Abstract WP42: Prediction of Blood-brain Barrier Disruption and Intracerebral Hemorrhagic Infarction Using Arterial Spin-labeling MRI
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Arterial spin-labeling (ASL) MRI is sensitive for detecting hyperemic lesions (HLs) in patients with acute ischemic stroke (AIS). We evaluated whether HLs could predict blood-brain barrier (BBB) disruption and hemorrhagic transformation (HT) in AIS patients. Methods: In a retrospective study, ASL was performed within 6 hours of symptom onset before revascularization treatment in 25 patients with anterior circulation large vessel occlusion on baseline MR angiography. All patients underwent angiographic procedures intended for endovascular therapy and a noncontrast CT scan immediately after treatment. BBB disruption was defined as a hyperdense lesion present on the posttreatment CT scan. A subacute MRI or CT scan was performed during the subacute phase to assess HTs. The relationship between HLs and BBB disruption and HT was examined using the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) locations in the symptomatic hemispheres. Results: A HL was defined as a region where CBF relative ≥1.4 (CBF relative =CBF HL /CBF contralateral ). HLs, BBB disruption and HT were found in 9, 15, and 15 patients, respectively. Compared with the patients without HLs, the patients with HLs had a higher incidence of both BBB disruption (100% versus 37.5%, P=0.003) and HT (100% versus 37.5%, P=0.003). Based on the ASPECTS locations, 21 regions of interests (ROIs) displayed HLs. Compared with the ROIs without HLs, the ROIs with HLs had a higher incidence of both BBB disruption (42.8% versus 3.9%, P<0.001) and HT (85.7% versus 7.8%, P<0.001). Conclusion: HLs detected on pretreatment ASL maps may enable the prediction and localization of subsequent BBB disruption and HT.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».