Serial changes in CT cerebral blood volume and flow after 4 hours of middle cerebral occlusion in an animal model of embolic cerebral ischemia.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Neuroimaging techniques have the potential to improve acute stroke treatment by selecting the appropriate patients for thrombolytic therapy. In this study, we examined changes in cerebral blood flow (CBF) and cerebral blood volume (CBV) in an animal model of middle cerebral artery occlusion and used these to identify the parameters that best differentiate between oligemic and infarct regions. MATERIALS AND METHODS: Permanent middle cerebral artery occlusion was performed in 17 New Zealand white rabbits. CT perfusion imaging was performed before (baseline), 10, and 30 minutes after the stroke, and then every 30 minutes up to 3 hours. After a final scan at 4 hours, the brain was removed, cut corresponding to CT sections, and stained with 2,3,5-triphenyltetrazolium chloride (TTC) to identify infarcted tissue. A logistic regression model with the 4-hour post-CBF and -CBV values as independent variables was used to determine the binary tissue outcome variable (oligemia or infarction). RESULTS: Infarcted regions were characterized by a significant decrease (P < .005) in both CBV and CBF, whereas oligemic (CBF < 25 mL . 100 g(-1) . min(-1), not infarcted) regions showed a significant decrease (P < .005) in CBF with maintenance of CBV at or near baseline values. From the perfusion parameters at the 4-hour time point, logistic regression by using CBV*CBF resulted in a sensitivity of 90.6% and a specificity of 93.3% for infarction. CONCLUSION: CBF and CBV values obtained from CT perfusion imaging can be used to distinguish between oligemic and infarct regions. This information could be used to assess the viability of ischemic brain tissue.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».