Assessment of Collateral Flow with Multi-Phasic CT: Correlation with Diffusion Weighted MRI in MCA Occlusion
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To correlate collateral flow on multiphasic contrast enhancement computed tomography (CT) and graded ischemic changes on diffusion weighted MR in patients with acute middle cerebral artery (MCA) infarction. MATERIALS AND METHODS: A retrospective evaluation of diffusion weighted images (DWIs) and three phasic contrast enhanced CT (CECT) was performed on 11 patients with MCA occlusions. The area of ischemic change on DWIs was graded according to the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) criteria. To evaluate collateral flow on three phasic CECT, we counted the number of contrast enhancing MCA branches distal to the occlusion site at the sylvian fissure from predetermined axial images. The collateral ratios of counted numbers to those at the normal side were calculated at each phase (CR1, CR2, CR3). We then compared collateral ratios from the three phasic CECT with ASPECTS data from DWIs. RESULTS: Collateral ratios from the three phasic CECT were determined to be CR1 .48 ± .27, CR2 .73 ± .36 and CR3 .72 ± .30. We discovered a correlation between both the CR2 and ASPECTS (r= .675, P= .023) and the CR3 and ASPECTS (r= .664, P= .026). CONCLUSION: The number of contrast enhancing branches distal to the MCA occlusion, as counted in the sylvian fissure on later phase images of multiphasic CECT, reflects the status of collateral flow, and correlates with ASPECTS on DWIs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».