Model-Based Iterative Reconstruction (MBIR) for ASPECT Scoring in Acute Stroke Patients Selection: Comparison to rCBV and Follow-Up Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To compare a model-based iterative reconstruction (MBIR) versus a hybrid iterative reconstruction (HIR) for initial and final Alberta Stroke Program Early Ct Score (ASPECT) scoring in acute ischemic stroke (AIS). We hypothesized that MBIR designed for brain computed tomography (CT) could perform better than HIR for ASPECT scoring. METHODS: Among patients who had undergone CT perfusion for AIS between April 2018 and October 2019 with a follow-up imaging within 7 days, we designed a cohort of representative ASPECTS. Two readers assessed regional-cerebral-blood-volume-ASPECT (rCBV-ASPECTS) on the initial exam and final-ASPECTS on the follow-up non-contrast-CT (NCCT) in consensus. Four readers performed independently MBIR and HIR ASPECT scoring on baseline NCCT. RESULTS: In total, 294 hemispheres from 147 participants (average age of 69.59 ± 15.63 SD) were analyzed. Overall raters' agreement between rCBV-map and MBIR and HIR ranged from moderate to moderate (κ = 0.54 to κ = 0.57) with HIR and moderate to substantial (κ = 0.52 to κ = 0.74) with MBIR. Overall raters' agreement between follow-up imaging and HIR/MBIR ranged from moderate to moderate (κ = 0.55 to κ = 0.59) with HIR and moderate to almost perfect (κ = 0.48 to κ = 0.82) with MBIR. CONCLUSIONS: ASPECT scoring with MBIR more closely matched with initial and final infarct extent than classical HIR NCCT reconstruction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle