Atlas-Based Topographical Scoring for Magnetic Resonance Imaging of Acute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), a 10-point scale, is a clinical tool for assessment of early ischemic changes after stroke based on the location and extent of a visible stroke lesion. It has been extended for use with MR diffusion-weighted imaging. The purpose of this work was to automate a MR topographical score (MR-TS) using a digital atlas to develop an objective tool for large-scale analyses and possibly reduce interrater variability and slice orientation differences. METHODS: We assessed 30 patients with acute ischemic stroke with a diffusion lesion who provided informed consent. Patients were imaged by CT and MRI within 24 hours of symptom onset. An MR-TS digital atlas was generated using the ASPECTS scoring sheet and anatomic MR data sets. Automated MR topographical scores (auto-MR-TS) were obtained based on the overlap of lesions on apparent diffusion coefficient maps with MR-TS atlas regions. Auto-MR-TS scores were then compared with scores derived manually (man-MR-TS) and with conventional CT ASPECTS scores. RESULTS: Of the 30 patients, 29 were assessed with auto-MR-TS. Auto-MR-TS was significantly lower than CT ASPECTS (P<0.001), but with a median difference of only 1 point. There was no significant difference between the auto-MR-TS and the man-MR-TS with a median difference of 0 points; 86% of patient scores differed by
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».