Automated versus Manual Imaging Assessment of Early Ischemic Changes in Acute Stroke -Comparison of two Software Packages and Expert Consensus
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The purpose of our study was to compare the accuracy of both the total Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) and region-based scores from two automated ASPECTS software packages and an expert consensus reading (EC) in patients who had prompt reperfusion from endovascular thrombectomy (EVT). Methods: ASPECTS were retrospectively and blindly assessed by two software packages and EC on baseline non-contrast enhanced computed tomography (NCCT) images. All patients had multimodal CT imaging including NCCT, CT-angiography and CT-perfusion which demonstrated an acute anterior circulation ischemic stroke with a large vessel occlusion. Final ASPECTS on follow-up scans in patients who had EVT and achieved complete reperfusion within 100 min from NCCT served as ground truth and were compared to total and region-based scores. Results: Fifty-two patients met our study criteria. Good agreement was obtained between the software packages and EC for total ASPECTS but the two software packages differed significantly with respect to regional contribution. EC and one software package achieved a better agreement for region-based scoring and both were superior to the other software. One software more commonly identified cortical areas as abnormal and less often identified deep structures, while the other software more frequently identified deep structures as abnormal and less commonly identified cortical areas; P < 0.0001. Conclusion: Using the follow-up ASPECTS as ground truth, significant differences in accuracy were documented between the software programs.
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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 | 0,014 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».