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Enregistrement W3089582465 · doi:10.3174/ajnr.a6783

Dynamic CTA-Derived Perfusion Maps Predict Final Infarct Volume: The Simple Perfusion Reconstruction Algorithm

2020· article· en· W3089582465 sur OpenAlexafffund
Connor C. McDougall, Leona Chan, S. Sachan, Jen Guo, Rani Gupta Sah, Bijoy K. Menon, Andrew M. Demchuk, Michael D. Hill, Nils D. Forkert, Christopher D. d’Esterre, Philip A. Barber

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicinePerfusionAlgorithmVolume (thermodynamics)Simple (philosophy)Perfusion scanningNuclear medicineRadiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Infarct core volume measurement using CTP (CT perfusion) is a mainstay paradigm for stroke treatment decision-making. Yet, there are several downfalls with cine CTP technology that can be overcome by adopting the simple perfusion reconstruction algorithm (SPIRAL) derived from multiphase CTA. We compare SPIRAL with CTP parameters for the prediction of 24-hour infarction. MATERIALS AND METHODS: Seventy-two patients had admission NCCT, multiphase CTA, CTP, and 24-hour DWI. All patients had successful/quality reperfusion. Patient-level and cohort-level receiver operator characteristic curves were generated to determine accuracy. A 10-fold cross-validation was performed on the cohort-level data. Infarct core volume was compared for SPIRAL, CTP–time-to-maximum, and final DWI by Bland-Altman analysis. RESULTS: When we compared the accuracy in patients with early and late reperfusion for cortical GM and WM, there was no significant difference at the patient level (0.83 versus 0.84, respectively), cohort level (0.82 versus 0.81, respectively), or the cross-validation (0.77 versus 0.74, respectively). In the patient-level receiver operating characteristic analysis, the SPIRAL map had a slightly higher, though nonsignificant (P < .05), average receiver operating characteristic area under the curve (cortical GM/WM, r = 0.82; basal ganglia = 0.79, respectively) than both the CTP–time-to-maximum (cortical GM/WM = 0.82; basal ganglia = 0.78, respectively) and CTP-CBF (cortical GM/WM = 0.74; basal ganglia = 0.78, respectively) parameter maps. The same relationship was observed at the cohort level. The Bland-Altman plot limits of agreement for SPIRAL and time-to-maximum infarct volume were similar compared with 24-hour DWI. CONCLUSIONS: We have shown that perfusion maps generated from a temporally sampled helical CTA are an accurate surrogate for infarct core.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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