Constructing machine learning models based on non-contrast CT radiomics to predict hemorrhagic transformation after stoke: a two-center study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Machine learning (ML) models were constructed according to non-contrast computed tomography (NCCT) images as well as clinical and laboratory information to assess risk stratification for the occurrence of hemorrhagic transformation (HT) in acute ischemic stroke (AIS) patients. Methods A retrospective cohort was constructed with 180 AIS patients who were diagnosed at two centers between January 2019 and October 2023 and were followed for HT outcomes. Patients were analyzed for clinical risk factors for developing HT, infarct texture features were extracted from NCCT images, and the radiomics score (Rad-score) was calculated. Then, five ML models were established and evaluated, and the optimal ML algorithm was used to construct the clinical, radiomics, and clinical-radiomics models. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to compare the performance of the three models in predicting HT. Results Based on the outcomes of the AIS patients, 104 developed HT, and the remaining 76 had no HT. The HT group consisted of 27 hemorrhagic infarction (HI) and 77 parenchymal-hemorrhage (PH). Patients with HT had a greater neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score, infarct volume, and Rad-score and lower Alberta stroke program early CT score (ASPECTS) (all p < 0.01) than patients without HT. The best ML algorithm for building the model was logistic regression. In the training and validation cohorts, the AUC values for the clinical, radiomics, and clinical-radiomics models for predicting HT were 0.829 and 0.876, 0.813 and 0.898, and 0.876 and 0.957, respectively. In subgroup analyses with different treatment modalities, different infarct sizes, and different stroke time windows, the assessment accuracy of the clinical-radiomics model was not statistically meaningful (all p > 0.05), with an overall accuracy of 79.5%. Moreover, this model performed reliably in predicting the PH and HI subcategories, with accuracies of 82.9 and 92.9%, respectively. Conclusion ML models based on clinical and NCCT radiomics characteristics can be used for early risk evaluation of HT development in AIS patients and show great potential for clinical precision in treatment and prognostic assessment.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».