Automated ASPECTS on Noncontrast CT Scans in Patients with Acute Ischemic Stroke Using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) was devised as a systematic method to assess the extent of early ischemic change on noncontrast CT (NCCT) in patients with acute ischemic stroke (AIS). Our aim was to automate ASPECTS to objectively score NCCT of AIS patients. MATERIALS AND METHODS: We collected NCCT images with a 5-mm thickness of 257 patients with acute ischemic stroke (<8 hours from onset to scans) followed by a diffusion-weighted imaging acquisition within 1 hour. Expert ASPECTS readings on DWI were used as ground truth. Texture features were extracted from each ASPECTS region of the 157 training patient images to train a random forest classifier. The unseen 100 testing patient images were used to evaluate the performance of the trained classifier. Statistical analyses on the total ASPECTS and region-level ASPECTS were conducted. RESULTS: For the total ASPECTS of the unseen 100 patients, the intraclass correlation coefficient between the automated ASPECTS method and DWI ASPECTS scores of expert readings was 0.76 (95% confidence interval, 0.67-0.83) and the mean ASPECTS difference in the Bland-Altman plot was 0.3 (limits of agreement, -3.3, 2.6). Individual ASPECTS region-level analysis showed that our method yielded κ = 0.60, sensitivity of 66.2%, specificity of 91.8%, and area under curve of 0.79 for 100 × 10 ASPECTS regions. Additionally, when ASPECTS was dichotomized (>4 and ≤4), κ = 0.78, sensitivity of 97.8%, specificity of 80%, and area under the curve of 0.89 were generated between the proposed method and expert readings on DWI. CONCLUSIONS: The proposed automated ASPECTS scoring approach shows reasonable ability to determine ASPECTS on NCCT images in patients presenting with acute ischemic stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».