Abstract WMP21: Texture Analysis of Intracranial Thrombus Using CT and CTA Predicts Early Recanalization With Intravenous Alteplase
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In acute ischemic stroke (AIS), thrombus lysis and early restoration of blood flow to ischemic brain is the goal of reperfusion therapy. We hypothesize that image texture analysis of thrombus using non-contrast CT (NCCT) and CTA can predict early recanalization with IV alteplase in AIS patients with ICA/M1 MCA thrombi. Methods: We used a case control design for the study using the whole cohort of the clinical trial of Identifying New approaches to optimize Thrombus characterization for predicting Early Recanalization and Reperfusion with iv tPA using Serial CT angiography (INTERRSeCT). Cases were 31 patients with ICA/M1 MCA thrombi treated with IV alteplase, who achieved early recanalization (as assessed on first angio run in patients undergoing additional IA therapy or on repeat CTA at 4 hrs). Cases were matched with controls (37 patients with ICA/M1 MCA thrombi treated with IV alteplase who did not achieve recanalization). All patients had thin slice NCCT (slice thickness < 2.5 mm) and CTA (≤ 0.625mm). Thrombi in ICA/M1 MCA region were manually contoured from NCCT guided by co-registered CTA. We extracted 378 features (including thrombus length and volume, first order statistics, and image texture features) from each thrombus in both NCCT and CTA images. This was followed by feature selection using linear discriminative analysis. The top 5 features from NCCT and CTA images along with the clot texture difference between NCCT and CTA were used to train a linear support vector machine classifier. Five times 6-fold cross validation was used to evaluate the trained classifier. Results: Receiver operator curves show that thrombus texture from NCCT and CTA are predictive of early recanalization with IV alteplase. Combined NCCT & CTA features and texture difference is the best predictor (AUC: 0.82). Conclusions: Thrombus texture features from NCCT and CTA are strongly predictive of early recanalization with IV alteplase in AIS patients with proximal occlusions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».