Abstract TMP59: Automated Analysis of Dynamic Computed Tomographic Angiography Perfusion Maps Accurately Identifies Regional Hypoperfusion in Minor Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multi-phase computed tomographic angiography (mCTA) perfusion maps can help confirm the diagnosis of stroke which can be especially challenging when the symptoms are minor. The current study proposes an automated stroke detection method for identifying patient stroke status based on volumetric analysis of mCTA perfusion maps applied to minor stroke patient populations. Methods: Minor stroke patients were acutely imaged with mCTA and CTP. mCTA perfusion maps were created using an extreme gradient boosting trees classifier with a CTP TMAX>6s ground truth. Volumes for each patient for each hemisphere were calculated from ten perfusion thresholds equally spaced from the minimum and maximum of the scaled perfusion map. The ten volumes form the variables in a logistic regression algorithm trained on the known stroke status of the hemisphere. 10-fold cross validation was implemented in addition to receiver-operating characteristic (ROC) analysis to produce accuracy, sensitivity, specificity, and area-under-curve (AUC). Results: In total 82 minor stroke patients (median age: 71, 48% female, median NIHSS: 3). 78% had identifiable intracranial occlusions. The analysis generated an ROC curve with an AUC of 81%. Cross-validation produced accuracy, specificity, and sensitivity of 76%, 87%, and 65%, respectively. Conclusion: The stroke detection model developed in the current study accurately categorized stroke and healthy hemispheres in minor stroke. Based on these results dynamic CTA perfusion could help diagnose stroke when the symptoms are mild thus providing accessible and accurate stroke diagnosis in primary stroke centres.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».