Abstract TMP117: Detecting Diseased Tissue in Normal Appearing White Matter of Transient Ischemic Attack and Minor Stroke Patients Using Texture Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patients with minor strokes and Transient Ischemic Attacks (TIAs) are at risk of recurrent strokes and cognitive decline. Stroke lesions appear as white matter hyperintensities on T2 MR images. We investigated microstructural changes in normal appearing white matter (NAWM) of patients with TIAs and minor stroke. Hypothesis: Longitudinal changes in texture analysis parameters (angular second moment [ASM] and entropy) of NAWM would correspond to a qualitative increase in diseased tissue. Methods: FLAIR MRI data was obtained within 24hrs of injury (baseline [n=86]), and at 3 follow-up times (90D, n=40; 18M, n=46; and 3Y, n=60). 14 regions of interest (ROIs) were manually placed bilaterally on the NAWM of the baseline FLAIR image in 2 locations in the medial temporal lobes (MDTL), genu, splenium, periventricular (PVT), frontal (FWM), parietal (PWM), and posterior cortex WM (COV). ASM and entropy were measured using the GLCM Texture Analysis tool in ImageJ. Friedman’s ANOVA addressed longitudinal changes. Results: Significant changes for 6 ROIs [MDTLR, Splenium, FWMR, PWMR, COVL, COVR (p<0.05)] were observed longitudinally. ASM decreases were seen at 90 days, with a return to baseline by 3 years (Fig1a). An increase in entropy was seen at 90 days; with no return to baseline for 5/6 ROIs (Fig1b). Conclusion: Texture analysis (ASM and entropy) may effectively quantify diseased tissue consistent with qualitative examination of NAWM in FLAIR sequences. Diseased tissue appears maximally present at 90 days with some return to baseline by 3 years.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».