Contribution to an Advanced Clinical Aided Tool Dedicated to Explore ASPECTS Score of Ischemic Stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) is a simple and reliable systematic method used to quantify and explore acute ischemic stroke. It was initially developed to standardize the assessment of the early ischemic changes’ extent within the Middle Cerebral Artery (MCA). The ASPECTS assessment has been increasingly incorporated into treatment decision-making and has been used in several randomized clinical trials for endovascular treatment decision-making. The e-ASPECTS software is a tool for the automated use of ASPECTS. The purpose of this paper is twofold: The first objective is to present an advanced clinical that streamlines the extraction of ASPECTS regions of interest. This tool aids neuro-physicians by automating the segmentation Department process through preprocessing steps involving skull bone stripping, edge detection, and thresholding. The second objective is to propose an automated semi-quantitative method using Non-Contrast Computed Tomography (NCCT), enabling neuro-physicians to accurately diagnose and evaluate acute ischemic stroke. This comprehensive approach improves the exploration, diagnosis, and evaluation of acute ischemic stroke, bolstering clinical decision-making and treatment strategies. Experimental results were promising and depicted an interesting accuracy level ranging from 0.81 (internal capsule) to 0.98 (caudate), with a greater agreement for cortical areas. The proposed automated ASPECTS method presents an independent predictor for clinical practice and ischemic core judgment and treatment selection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle