Clinical evaluation of a deep-learning model for automatic scoring of the Alberta stroke program early CT score on non-contrast CT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Automated measurement of the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) can support clinical decision making. Based on a deep learning algorithm, we developed an automated ASPECTS scoring system (Heuron ASPECTS) and validated its performance in a prespecified clinical trial. METHODS: For model training, we used non-contrast computed tomography images of 487 patients with acute ischemic stroke (AIS). For the clinical trial, 326 patients (87 with AIS, 56 with other acute brain diseases, and 183 with no brain disease) were enrolled. The results of Heuron ASPECTS were compared with the consensus generated by two stroke experts using the Bland-Altman agreement. A mean difference of less than 0.35 and a maximum allowed difference of less than 3.8 were considered the primary outcome target. The sensitivity and specificity of the model for the 10 regions of interest and dichotomized ASPECTS were calculated. RESULTS: The Bland-Altman agreement had a mean difference of 0.03 [95% confidence interval (CI): -0.08 to 0.14], and the upper and lower limits of agreement were 2.80 [95% CI: 2.62 to 2.99] and -2.74 [95% CI: -2.92 to -2.55], respectively. For ASPECTS calculation, sensitivity and specificity to detect the early ischemic change for 10 ASPECTS regions were 62.78% [95% CI: 58.50 to 67.07] and 96.63% [95% CI: 96.18 to 97.09], respectively. Furthermore, in a dichotomized analysis (ASPECTS >4 vs. ≤4), the sensitivity and specificity were 94.01% [95% CI: 91.26 to 96.77] and 61.90% [95% CI: 47.22 to 76.59], respectively. CONCLUSIONS: The current trial results show that Heuron ASPECTS reliably measures the ASPECTS for use in clinical practice.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».