Abstract TMP87: A Novel Approach For Automated First Pass Effect Prediction On Computed Tomographic Angiography In Acute Ischemic Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: First pass effect (FPE), or effective reperfusion with a single pass of endovascular thrombectomy (EVT) for acute ischemic stroke (AIS), is strongly associated with good functional outcome (mRS≤2) and can aid in optimal device selection for EVT. We aim to investigate the arterial tortuosity from great vessel origin to the intracranial occlusion location and predict first pass effect, automatically by a novel neural network, on computed tomographic angiography (CTA). Materials and Methods: Patients with thin-slice (≤2.5 mm) neck CTA from the ESCAPE-NA1 trial (Efficacy and safety of nerinetide for the treatment of AIS) were included. Arterial centerlines from the aortic arch to the intracranial occlusion site were manually traced by three experienced readers on CTA. The centerlines were modeled and organized by tortuosity. A model based on graph neural network (GNN) was proposed to predict FPE on the processed data. Model performance was compared to manual annotations and traditional classification algorithms using diagnostic statistics. Results: 539 patients were included, with a 429/110 training/testing-ratio. FPE was observed in 136(31.7%, training set) and 35 (31.8%, testing set). The suggested model showed an overall good performance with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC) of 0.66 (95% CI=0.65-0.67), precision of 0.46(17/37), sensitivity of 0.71(17/35), specificity of 0.61(55/75) and accuracy of 0.65(72/110), whereas the manually annotated features with traditional classification methods had an AUC-ROC of 0.54 (95%CI=0.53, 0.55), precision of 0.42(8/19), sensitivity of 0.23(8/35), specificity of 0.85(64/75) and accuracy of 0.65(72/110). Conclusion: An automated model for FPE prediction on CTA had better performance and higher sensitivity as compared to manual annotations and traditional machine learning algorithms, suggesting that it could be used in routine clinical practice prior to EVT.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».