Abstract WMP13: Latest Generation of Flat Detector CT as a Periinterventional Diagnostic Tool: A Comparative Study with Multidetector CT
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Flat detector CT has been used as a periinterventional diagnostic tool in numerous studies with mixed results regarding image quality and detection of intracranial lesions. We compared the diagnostic aspects of the latest generation flat detector CT to a standard multidetector CT. Materials and Methods: One hundred and two patients were included in our retrospective study. All patients had undergone interventional procedures; flat detector CT was acquired periinterventionally and compared to a postinterventional multidetector CT regarding the depiction of ventricular/subarachnoidal spaces, the detection of intracranial hemorrhage and the delineation of ischemic lesions by using an ordinal scale. Ischemic lesions were quantified with the Alberta Stroke Program Early CT score on both exams. Two neuroradiologists of various experience grades and a medical student scored the anonymized images, blinded to clinical history. Results: The two methods were diagnostic equal in evaluating the ventricular system and the subarachnoidal spaces. Subarachnoidal, intraventicular and intraparenchymal hemorrhages were detected with a sensitivity of 95%, 94%, 100% and specificity of 97%, 97% and 99% respectively using flat detector CT. Grey-white differentiation was feasible in the majority of flat detector CT scans and ischemic lesions were detected with a sensitivity of 71% on flat detector CT, compared to multidetector CT scans. Alberta Stroke Program Early CT score values correlated highly with a correlation coefficient of r=0,78. Conclusion: The latest generation of flat detector CT is a reliable tool for the detection of intracranial hemorrhage and extended ischemic lesions. Flat detector CT acquired with angiography systems could be increasingly used in acute stroke diagnostics (so called one stop imaging) with a massive impact in door to groin times.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».