A cross-attention-based deep learning approach for predicting functional stroke outcomes using 4D CTP imaging and clinical metadata
Notice bibliographique
Résumé
Acute ischemic stroke (AIS) remains a global health challenge, leading to long-term functional disabilities without timely intervention. Spatio-temporal (4D) Computed Tomography Perfusion (CTP) imaging is crucial for diagnosing and treating AIS due to its ability to rapidly assess the ischemic core and penumbra. Although traditionally used to assess acute tissue status in clinical settings, 4D CTP has also been explored in research for predicting stroke tissue outcomes. However, its potential for predicting functional outcomes, especially in combination with clinical metadata, remains unexplored. Thus, this work aims to develop and evaluate a novel multimodal deep learning model for predicting functional outcomes (specifically, 90-day modified Rankin Scale) in AIS patients by combining 4D CTP and clinical metadata. To achieve this, an intermediate fusion strategy with a cross-attention mechanism is introduced to enable a selective focus on the most relevant features and patterns from both modalities. Evaluated on a dataset comprising 70 AIS patients who underwent endovascular mechanical thrombectomy, the proposed model achieves an accuracy (ACC) of 0.77, outperforming conventional late fusion strategies (ACC = 0.73) and unimodal models based on either 4D CTP (ACC = 0.61) or clinical metadata (ACC = 0.71). The results demonstrate the superior capability of the proposed model to leverage complex inter-modal relationships, emphasizing the value of advanced multimodal fusion techniques for predicting functional stroke outcomes. • Integration of 4D CTP and clinical metadata to predict clinical stroke outcomes. • Novel multimodal fusion strategy using a cross-attention mechanism. • Using both data modalities leads to better results than single-modality models. • Proposed multimodal model outperforms conventional late fusion approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».