Dynamic perfusion analysis in acute ischemic stroke: A comparative study of two different softwares
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In clinical practice, decisions often must be made rapidly; therefore, automated software is useful for diagnostic support. Perfusion computed tomography and follow-up evaluation of perfusion data are valuable tools for selecting the optimal recanalization therapy in patients with acute ischemic stroke. OBJECTIVE: This study aimed to compare commercially available software used to evaluate stroke patients prior to thrombectomy. METHODS: The performance of Olea Sphere (OlS) software vs. CT Neuro Perfusion from Syngo (Sy), as well as the electronic Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (e-ASPECTS) software vs. an experienced radiologist, were compared using descriptive statistics including significance analysis, Spearman's correlation, and the Bland-Altman agreement analysis. For this purpose, 43 data sets of patients with stroke symptoms related to the middle cerebral artery territory were retrospectively post-processed with both tools and analyzed. RESULTS: The automatic e-ASPECTS showed high agreement with an expert rater assessment of the ASPECTS. Using OlS and Sy, we compared the parameters for the ischemic core (relative cerebral blood flow), Time to maximum (Tmax) for the penumbra, and the relative mismatch between these two values. Overall, both software tools achieved good agreement, and their respective values correlated well with each other. However, OlS predicted significantly smaller infarct core volumes compared with Sy. CONCLUSIONS: Although the absolute values have a certain degree of variation, both software programs have good agreement with each other.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».