Abstract WMP23: Automated Regional Density Measurements on Baseline Non-Contrast CT Predict Final Infarction in Acute Ischemic Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Early ischemic changes on non-contrast CT (NCCT) can be visually assessed using the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS). We sought to determine if automated regional density quantification provides additional information on the development of final infarction. Methods: We selected 121 patients with middle cerebral artery stroke due to large vessel occlusion out of a consecutive cohort. Densities in ASPECTS regions were quantified as average Hounsfield Unit (HU) values using automated segmentation (Fig. 1). Relative HU (rHU) values were calculated dividing absolute regional densities of ischemic by non-ischemic hemispheres. Final infarction was quantified semi-automatically as total volume and was defined visually per ASPECTS region in a dichotomized fashion. A composite rHU score incorporating values from all ASPECTS regions weighted by regional relevance was calculated. ROC analysis was performed to calculate AUC values. Linear regression analysis was used for multivariable adjustment. Results: Median visual ASPECTS on NCCT was 8 (IQR: 6-9). Automated density measurements were feasible in all 121 patients within one minute of post-processing time. rHU values yielded significant regional classification of final infarction in ROC analyses for all ASPECTS regions except M3 and M6. Best classifications were achieved for lentiform nucleus (AUC=0.810, p<0.001), caudate nucleus (AUC=0.777, p<0.001), and insula (AUC=0.764, p<0.001). The composite rHU score was independently associated with final infarction volume (β=-0.353, p<0.001), outperforming visual ASPECTS assessment (β=-0.190, p=0.062) in multivariable regression analysis. Conclusions: Automated NCCT density changes identify ASPECTS regions that develop final infarction in stroke patients. The composite rHU score outperformed visual ASPECTS interpretation in the prediction of final infarction volumes and may serve as an observer-independent imaging biomarker.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».