Automated Quantification of Stroke Damage on Brain Computed Tomography Scans: e-ASPECTS
Notice bibliographique
Résumé
Emergency radiological diagnosis of acute ischaemic stroke requires the accurate detection and appropriate interpretation of relevant imaging findings. Non-contrast computed tomography (CT) provides fast and low-cost assessment of the early signs of ischaemia and is the most widely used diagnostic modality for acute stroke. The Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) is a quantitative and clinically validated method to measure the extent of ischaemic signs on brain CT scans. The CE-marked electronic-ASPECTS (e-ASPECTS) software automates the ASPECTS score. Anglia Ruskin Clinical Trials Unit (ARCTU) independently carried out a clinical investigation of the e-ASPECTS software, an automated scoring system which can be integrated into the diagnostic pathway of an acute ischaemic stroke patient, thereby assisting the physician with expert interpretation of the brain CT scan. Here we describe a literature review of the clinical importance of reliable assessment of early ischaemic signs on plain CT scans, and of technologies automating these processed scoring systems in ischaemic stroke on CT scans focusing on the e-ASPECTS software. To be suitable for critical appraisal in this evaluation, the published studies needed a sample size of a minimum of 10 cases. All randomised studies were screened and data deemed relevant to demonstration of performance of ASPECTS were appraised. The literature review focused on three domains: i) interpretation of brain CT scans of stroke patients, ii) the application of the ASPECTS score in ischaemic stroke, and iii) automation of brain CT analysis. Finally, the appraised references are discussed in the context of the clinical impact of e-ASPECTS and the expected performance, which will be independently evaluated by a non-inferiority study conducted by the ARCTU.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».