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Enregistrement W2890839315 · doi:10.1136/neurintsurg-2018-snis.5

O-005 New cone beam CT assessment of acute stroke patients: are we ready for prime time?

2018· article· en· W2890839315 sur OpenAlexaff
Nicole M Cancelliere, Thijs Grünhagen, John Bracken, Fred van Nijnatten, Timo Krings, Vítor Mendes Pereira

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Cone beam ctCone beam computed tomographyPerfusion scanningRadiologyRevascularizationImage qualityNuclear medicineFluoroscopyPerfusionComputed tomographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Large vessel occlusions have been successfully treated with mechanical thrombectomy in recent years. Reducing the time between symptom onset and revascularization has the potential to significantly improve patient’s outcome. As intrahospital transfer from CT to the angiosuite can delay revascularization therapy by up to 60 min, recent cone-beam CT based stroke imaging software for the angiosuite has been developed in an attempt to create a ‘one-stop-shop stroke suite’ in angio. The purpose of this study is to evaluate this stroke imaging acquired in the angiosuite and compare to standard CT. <h3>Materials and methods</h3> We included in this study patients who received endovascular mechanical thrombectomy (EVT) treatment that performed standard CT and CT perfusion (CTP) imaging within 90 min before arrival to the angiosuite. Upon arrival, patients were imaged using two unique conebeam CTs: 1) a non-enhanced XperCT ‘mask’ image, followed by 2) a dual-phase (DP) IV contrast enhanced XperCT. Fluoroscopy was used to determine arrival of contrast in the circle of willis and initiate the DP scans. DP scans provide volumetric images of two phases referred to as ‘early’ and ‘late’ brain perfusion phases. The specialized stroke analysis software (Philips, Best) then performs a subtraction of these two phases to highlight brain regions of delayed filling. Using a 5-point quality assessment questionnaire, the perfusion XperCT imaging acquired in the angio-suite was evaluated by an experienced interventional neuroradiologist and compared to previously acquired standard CT and CTP imaging and follow-up CT imaging acquired 24 hours later. <h3>Results</h3> We included currently 20 patients. Preliminary results demonstrated that the XperCT stroke imaging software in the angiosuite sufficiently provides the necessary diagnostic information required for treatment decision-making, including detection of ischemic core (ASPECTS score), collaterals (good, moderate or bad) and vessel patency (occluded vessel and baseline TIMI). More specifically, core definition compared to baseline CT, CT perfusion and follow-up CT demonstrated good predictability of the final infarct in cases with complete revascularization in less than 60 min after baseline imaging. Data analysis and statistics will be presented at the conference as well as images examples for comparison and illustration. <h3>Conclusion</h3> Currently, stroke patients must first visit the CT department for imaging to confirm LVO before going to the angiography suite for EVT treatment. Preliminary results from analysis of this cone-beam CT assessment suggests that in the future eligible patients can bypass CT and go straight to the angiosuite for imaging and treatment. <h3>Disclosures</h3> <b>N. Cancelliere:</b> None. <b>T. Grunhagen:</b> 5; C; Philips. <b>J. Bracken:</b> 5; C; Philips. <b>F. Nijnatten:</b> 5; C; Philips. <b>T. Krings:</b> None. <b>V. Mendes Pereira:</b> 1; C; Philips.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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