Abstract 131: Multiphase CT Angiography Perfusion Vs. CT Perfusion In Predicting Final Infarction In Acute Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: In acute ischemic stroke (AIS), Computed Tomography Perfusion (CT, CTP) is the most widely used technique for determining extent of tissue likely to die even after successful reperfusion. However, CTP results in higher radiation dose to the patient, is affected by motion, and is not widely available. Multiphase CT Angiography (mCTA), by contrast, is a low radiation extension to the ubiquitous CT Angiography workflow. Here, we evaluate StrokeSENS mCTA Perfusion, a software tool that uses mCTA to estimate brain tissue perfusion, and compare it to CTP in its ability to predict final infarction. Methods: 551 subjects with baseline mCTA, Non-contrast CT (NCCT), and CTP were included. Of these, 480 were part of the development dataset used to derive the mCTA Perfusion algorithm while the remaining 71 were included in the test dataset. T max and CBF perfusion maps were generated on CTP using GE CTP-4D Perfusion, and on mCTA using StrokeSENS mCTA Perfusion. Final infarction was manually segmented on 24-48h MRI/NCCT by 2 experts using ITK-SNAP. Voxel values from CTP and mCTA were assessed in their ability to predict final infarction at an individual patient level (AUC calculated for each patient, then averaged across patients) and for the combined patient data (voxels pooled across patients, then one AUC calculated), then compared (two-sided difference test p-value, p). Results: At patient level, mCTA Perfusion T max AUC was 77.7% (95% c.i.: [74%, 82%]) while CTP T max AUC was 74.6% (95% c.i.: [71%, 79%]), p=0.15. mCTA Perfusion CBF AUC was 68.5% (95% c.i.: [65%, 72%]) while CTP CBF AUC was 69.8% (95% c.i.: [67%, 73%]), p=0.43. In combined patient data analysis, mCTA perfusion T max AUC was 84.13% while CTP T max AUC was 81.36%, p=0. mCTA perfusion CBF AUC was 74.44% while CTP CBF AUC was 72.51%, p=0. Conclusion: StrokeSENS mCTA Perfusion software is similar to traditional CT Perfusion in its ability to predict final infarction in patients with acute ischemic stroke.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».