Abstract WP108: A Novel Multiphase CTA Perfusion Tool Compared To CTP In Patients With Suspected Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We recently published a Machine Learning-based algorithm using mCTA (mCTAp) that generates perfusion maps of the brain, similar to CTP. Here, we aim to validate the clinical utility of mCTAp in detection of ischemia, it’s side, extent and location. Methods: One hundred and twenty-one subjects were included in the test dataset. These subjects had completed mCTAp (StrokeSENS) and CTP (4D; GE Healthcare) at baseline. After excluding 2/121 subjects due to poor image quality, a multi-reader-multi-case (n=119) study design was conducted with 3 experienced radiologists, reading post-processed maps (Tmax and rCBF) generated by both mCTAp and CTP. Both reading sessions were separated by a few days. All readers were blinded to modality and clinical information and the reading order was randomized between sessions. Core lab imaging assessments that used NCCT, mCTA and CTP were considered as ground truth. A mixed effect regression model with the reader as random effect variable was used to calculate the AUC, sensitivity, and specificity for both imaging arms regarding ischemia detection, ischemia side, and occlusion site selection (i.e., ICA/M1[considered LVO], M2 or distal, ACA or PCA). The time required for image interpretation was compared between the two modalities. Results: The AUCs for detecting ischemia were comparable between mCTAp and CTP (0.85 [95%CI:0.8-0.9] and 0.84 [95%CI:0.8-0.9] respectively; p=0.43), the affected ischemic side (0.94 [0.92-0.97] and 0.96 [0.94-0.98] respectively; p=0.69), detecting a LVO (0.84 [0.8-0.9] and 0.86 [0.8-0.9]; p=0.31) and M2 or distal occlusions (0.8 [0.7-0.8] and 0.9 [0.84-0.92]; p=0.22). The median (IQR) time for interpretation was 62s (46-78) and 59s (42-69) for mCTAp and CTP respectively (p=0.15). Conclusion: mCTAp shows similar performances when compared to CTP in assisting readers to detect ischemia, location, and extent by using Tmax and rCBF perfusion maps.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».