Perfusion CT in Acute Ischemic Stroke: A Qualitative and Quantitative Comparison of Deconvolution and Maximum Slope Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: PCT postprocessing commonly uses either the MS or a variant of the DC approach for modeling of voxel-based time-attenuation curves. There is an ongoing discussion about the respective merits and limitations of both methods, frequently on the basis of theoretic reasoning or simulated data. We performed a qualitative and quantitative comparison of DC and MS by using identical source datasets and preprocessing parameters. MATERIALS AND METHODS: From the PCT data of 50 patients with acute ischemic stroke, color maps of CBF, CBV, and various temporal parameters were calculated with software implementing both DC and MS algorithms. Color maps were qualitatively categorized. Quantitative region-of-interest–based measurements were made in nonischemic GM and WM, suspected penumbra, and suspected infarction core. Qualitative results, quantitative results, and PCT lesion sizes from DC and MS were statistically compared. RESULTS: CBF and CBV color maps based on DC and MS were of comparably high quality. Quantitative CBF and CBV values calculated by DC and MS were within the same range in nonischemic regions. In suspected penumbra regions, average CBFDC was lower than CBFMS. In suspected infarction core regions, average CBVDC was similar to CBVMS. Using adapted tissue-at-risk/nonviable-tissue thresholds, we found excellent correlation of DC and MS lesion sizes. CONCLUSIONS: DC and MS yielded comparable qualitative and quantitative results. Lesion sizes indicated by DC and MS showed excellent agreement when using adapted thresholds. In all cases, the same therapy decision would have been made. AIF : arterial input function ASPECTS : Alberta Stroke Program Early CT Score CBF : cerebral blood flow CBV : cerebral blood volume DC : deconvolution GM : gray matter LMS : least mean square MIP : maximum intensity projection MS : maximum slope MTT : mean transit time NVT : nonviable tissue PCA : posterior cerebral artery PCT : perfusion CT rCBF : relative cerebral blood flow rCBV : relative cerebral blood volume rMTT : relative mean transit time rTTD : relative time to drain rTTP : relative time to peak ROI : region of interest SNR : signal-to-noise ratio SVD : singular value decomposition TAC : time attenuation curve TAR : tissue at risk TTD : time to drain TTP : time to peak TTS : time to start WM : white matter
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».