3 Medical Imaging for Acute Ischemic and Hemorrhagic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
This chapter will provide the reader with an overview of the current guidelines on how to best employ medical imaging modalities in acute stroke care. We will include supporting images, clinical pearls, and tables to compare imaging modalities side by side. We will also summarize the latest research considering current and future applications. First, we will review the use of noncontrast head computed tomography (CT), and important signs to look for in both hemorrhagic and ischemic stroke patients. We will introduce the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) score and its relevance to evaluating the patient with acute ischemic stroke. We will then discuss the utility of CT angiography and CT perfusion studies. We will review the recent studies that have used novel CT perfusion algorithms to extend the window for endovascular thrombectomy procedures in patients with larger vessel occlusions. Acute stroke evaluation with magnetic resonance imaging will be discussed along with a review of how different institutions employ this technique in the acute stroke setting. The merits and detriments of diffusion-weighted imaging and perfusion-weighted imaging will be contrasted. In the final section of the chapter, we will explain the evidence supporting the use of magnetic resonance angiography in specific scenarios. This chapter will outline the utility of CT and MR imaging in determining treatment in the acute period of stroke management. We will cover the key components of current guidelines in order to provider the reader with a succinct summary of both established practice and the latest research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,046 |
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 ».