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Enregistrement W2898847064 · doi:10.1148/radiol.2018180322

Spot and Diffuse Signs: Quantitative Markers of Intracranial Hematoma Expansion at Dual-Energy CT

2018· article· en· W2898847064 sur OpenAlexaff
Can Ozan Tan, Stephanie Lam, Daan Kuppens, Rick H. J. Bergmans, Bimal Parameswaran, Reza Forghani, Ranliang Hu, Laleh Daftari Besheli, Joshua N. Goldstein, James H. Thrall, Michael H. Lev, Javier M. Romero, Rajiv Gupta

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCongressionally Directed Medical Research ProgramsU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineConfidence intervalHematomaRadiologyNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To compare dual-energy CT with iodine quantification to single-energy CT for evaluation of the spot sign for intracranial hematoma expansion. Materials and Methods In this retrospective study, 42 patients (mean age, 66 years ± 15 [standard deviation]; 19 women) were referred for dual-energy CT assessment of intracranial hemorrhage from October 2014 to January 2017. A machine learning approach (naive Bayes classifier) was used to identify iodine markers of extravasation for risk of hematoma expansion. Specificity and sensitivity of these markers were then independently validated in 65 new patients from February 2017 to February 2018. Results Analysis of dual-energy CT images identified two features of iodine extravasation: total iodine concentration within the hematoma (Ih) and focal iodine concentration in the brightest spot in the hematoma (Ibs) as predictors of expansion. The I2 score derived from these features provided a measure of expansion probability. Optimal classification threshold was an I2 score of 20 (95% confidence interval [CI]: 18, 23), leading to correct identification of 39 of 46 (85%; 95% CI: 71%, 94%) of the hematomas on the training set (sensitivity of 79% [11 of 14; 95% CI: 57%, 100%] and specificity of 88% [28 of 32; 95% CI: 76%, 99%]), and 62 of 70 (89%; 95% CI: 79%, 95%) of the hematomas on the validation set (sensitivity of 71% [10 of 14; 95% CI: 48%, 95%] and specificity of 93% [52 of 56; 95% CI: 86%, 100%]). Sensitivity, specificity, and accuracy of conventional spot sign were, respectively, 57% (eight of 14), 90% (29 of 32), and 80% (37 of 46) on the training set and 57% (eight of 14), 83% (47 of 56), and 75% (53 of 70) on the validation set. Conclusion This study identified two quantitative markers of intracranial hemorrhage expansion at dual-energy CT of the brain. The I2 score derived from these markers highlights the utility of dual-energy CT measurements of iodine content for high sensitivity risk assessment. © RSNA, 2018 Online supplemental material is available for this article.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,574

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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