Performance of Automated Attenuation Measurements at Identifying Large Vessel Occlusion Stroke on CT Angiography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Computed tomography angiography (CTA) is routinely used to detect large-vessel occlusion (LVO) in patients with suspected acute ischemic stroke; however, visual analysis is time consuming and prone to error. To evaluate solutions to support imaging triage, we tested performance of automated analysis of CTA source images (CTASI) at identifying patients with LVO. METHODS: Stroke patients with LVO were selected from a prospectively acquired cohort. A control group was selected from consecutive patients with clinically suspected stroke without signs of ischemia on CT perfusion (CTP) or infarct on follow-up. Software-based automated segmentation and Hounsfield unit (HU) measurements were performed on CTASI for all regions of the Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS). We derived different parameters from raw measurements and analyzed their performance to identify patients with LVO using receiver operating characteristic curve analysis. RESULTS: The retrospective analysis included 145 patients, 79 patients with LVO stroke and 66 patients without stroke. The parameters hemispheric asymmetry ratio (AR), ratio between highest and lowest regional AR and M2-territory AR produced area under the curve (AUC) values from 0.95-0.97 (all p < 0.001) for detecting presence of LVO in the total population. Resulting sensitivity (sens)/specificity (spec) defined by the Youden index were 0.87/0.97-0.99. Maximum sens/spec defined by the specificity threshold ≥0.70 were 0.91-0.96/0.77-0.83. Performance in a small number of patients with isolated M2 occlusion was lower (AUC: 0.72-0.85). CONCLUSION: Automated attenuation measurements on CTASI identify proximal LVO stroke patients with high sensitivity and specificity. This technique can aid in accurate and timely patient selection for thrombectomy, especially in primary stroke centers without CTP capacity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».