CT perfusion extended window ischemic core estimation: Bayesian algorithm versus oscillation index singular value decomposition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Ischemic core estimation by CT perfusion (CTp) is a diagnostic challenge, mainly because of the intrinsic noise associated with perfusion data. However, an accurate and reliable quantification of the ischemic core is critical in the selection of patients for reperfusion therapies. Our study aimed at assessing the diagnostic accuracy of two different CTp postprocessing algorithms, that is, the Bayesian Method and the oscillation index singular value decomposition (oSVD). METHODS: All the consecutive stroke patients studied in the extended time window (>4.5 hours from stroke onset) by CTp and diffusion-weighted imaging (DWI), between October 2019 and December 2021, were enrolled. The agreement between both algorithms and DWI was assessed by the Bland-Altman plot, Wilcoxon signed-rank test, Spearman's rank correlation coefficient, and the intraclass correlation coefficient (ICC). RESULTS: Twenty-four patients were enrolled (average age: 72 ± 15 years). The average National Institutes of Health Stroke Scale was 14.42 ± 6.75, the median Alberta Stroke Program Early CT score was 8.50 (interquartile range [IQR] = 7.75-9), and median time from stroke onset to neuroimaging was 7.5 hours (IQR = 6.5-8). There was an excellent correlation between DWI and oSVD (ρ = .87, p-value < .001) and DWI and Bayesian algorithm (ρ = .94, p-value < .001). There was a stronger ICC between DWI and Bayesian algorithm (.97, 95% confidence interval [CI]: .92-.99, p-value < .001) than between DWI and oSVD (.59, 95% CI: .26-.8, p-value < .001). DISCUSSION: The agreement between Bayesian algorithm and DWI was greater than between oSVD and DWI in the extended window. The more accurate estimation of the ischemic core offered by the Bayesian algorithm may well play a critical role in the accurate selection of patients for reperfusion therapies.
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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 | 0,001 | 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 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 ».