Prediction of tissue outcome in acute ischemic stroke based on single-phase CT angiography at admission
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In acute ischemic stroke, prediction of the tissue outcome after reperfusion can be used to identify patients that might benefit from mechanical thrombectomy (MT). The aim of this work was to develop a deep learning model that can predict the follow-up infarct location and extent exclusively based on acute single-phase computed tomography angiography (CTA) datasets. In comparison to CT perfusion (CTP), CTA imaging is more widely available, less prone to artifacts, and the established standard of care in acute stroke imaging protocols. Furthermore, recent RCTs have shown that also patients with large established infarctions benefit from MT, which might not have been selected for MT based on CTP core/penumbra mismatch analysis. Methods: = 404) and 238 patients undergoing MT with successful reperfusion were included for final analysis. Ground truth infarct lesions were segmented on 24 h follow-up CT scans. Pre-processed CTA images were used as input for a U-Net-based convolutional neural network trained for lesion prediction, enhanced with a spatial and channel-wise squeeze-and-excitation block. Post-processing was applied to remove small predicted lesion components. The model was evaluated using a 5-fold cross-validation and a separate test set with Dice similarity coefficient (DSC) as the primary metric and average volume error as the secondary metric. Results: The mean ± standard deviation test set DSC over all folds after post-processing was 0.35 ± 0.2 and the mean test set average volume error was 11.5 mL. The performance was relatively uniform across models with the best model according to the DSC achieved a score of 0.37 ± 0.2 after post-processing and the best model in terms of average volume error yielded 3.9 mL. Conclusion: 24 h follow-up infarct prediction using acute CTA imaging exclusively is feasible with DSC measures comparable to results of CTP-based algorithms reported in other studies. The proposed method might pave the way to a wider acceptance, feasibility, and applicability of follow-up infarct prediction based on artificial intelligence.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».