Vergleich der neuen Generation der Flachdetektor CT (FDCT) mit der Multidetektor CT (MDCT) bezüglich der Detektion von ischämischen und hämorrhagischen intrakraniellen Läsionen
Bibliographic record
Abstract
Hintergrund und Zweck: Die Flachdetektor-CT (FDCT) wurde in zahlreichen Studien bislang in der periinterventionellen Diagnostik eingesetzt. Die Ergebnisse hinsichtlich der Bildqualität sowie des Erkennens intrakranieller Läsionen fielen bislang unterschiedlich aus. Zweck dieser Studie ist die Evaluation der FDCT im Vergleich zur Goldstandard-Untersuchung, der Multidetektor CT (MDCT). Material und Methoden: 102 Patient*innen wurden in unsere retrospektive Studie aufgenommen. Alle Patient*innen wurden mit einem interventionellen Verfahren behandelt. Die FDCT- Bildgebung erfolgte periinterventionell und wurde im Vergleich zu den postinterventionellen MDCT- Aufnahmen hinsichtlich der Darstellung des Ventrikelsystems sowie der Subarachnoidalräume, des Erkennens möglicher intrakranieller Blutungen oder ischämischen Läsionen anhand einer Ordinalskala ausgewertet. Ischämische Läsionen wurden bei beiden Untersuchungen mit der Alberta Stroke Program Early CT Scale (ASPECTS) quantifiziert. Zwei unterschiedlich erfahrene Neuroradiologen und eine Medizinstudentin werteten die anonymisierten Bilder unabhängig voneinander aus, wobei die klinische Anamnese der Patient*innen nicht berücksichtigt wurde. Ergebnisse: Beide Methoden zeigten hinsichtlich der Beurteilung des Ventrikelsystems und der Subarachnoidalräume keinen signifikanten Unterschied. Subarachnoidale, intraventrikuläre und parenchymale Blutungen wurden mit der FDCT mit einer Sensitivität von 95 %, 97 % bzw. 100 % und einer Spezifität von 97 %, 100 % bzw. 99 % erkannt. Eine suffiziente Grau-Weiß-Differenzierung konnte in der Mehrzahl der FDCT-Scans ausgeweitet werden, ischämische Läsionen wurden mit einer Sensitivität von 71 % auf FDCT-Scans im Vergleich zu MDCT-Scans erkannt. Der mittlere Unterschied zwischen den ASPECTS-Werten von FDCT und MDCT betrug 0,5 Punkte (95% CI 0,12 bis 0,88). Schlussfolgerungen: Die neueste Generation der FDCT ist ein zuverlässiges und genaues Instrument zum Nachweis einer intrakraniellen Blutung. Eine Grau-Weiß-Differenzierung ist in der supratentoriellen Region möglich.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.015 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".