Ett kritiskt beslutssteg vid akutbehandling av ischemisk stroke är om trombolys ska ges eller inte – en behandling som kan leda till god återhämtning eller försämring på grund av symtomatisk intrakraniell blödning (SICH). Vissa avbildningsfunktioner baserade på tidig datortomografi (CT), i kombination med kliniska variabler, har visat sig förutsäga SICH, om än med blygsam noggrannhet. I denna Concept-studie avgör vi om maskininlärning av CT-bilder kan förutsäga vilka patienter som får tPA kommer att utveckla SICH i stället för att visa klinisk förbättring utan blödning. Kliniska journaler och CT-hjärnor på 116 patienter med akut ischemisk stroke som behandlades med intravenös trombolys samlades in retroaktivt (inklusive 16 som utvecklade SICH). Provet delades upp i träning (n = 106) och provuppsättningar (n = 10), upprepade gånger för 1760 olika kombinationer. CT-hjärnbilder fungerade som ingångar till en stödvektormaskin (SVM), tillsammans med klinisk svårighetsgrad. SVM:s prestanda jämfördes med etablerade prognosverktyg (SEDAN och HAT-poäng; original, eller efter anpassning till vår kohort). Prediktiv prestanda, bedömd som area under mottagarkarakteristisk kurva (AUC) för SVM (0,744) jämfört med prognostiska värden (ursprungliga och anpassade versioner: 0,626-0,720; p b 0,01). SVM identifierade också 9 av 16 SICHs, i motsats till 1-5 med prognostiska poäng, antar en 10% SICH frekvens (p b 0,001). Sammanfattningsvis, maskininlärning metoder tillämpas på akut stroke CT bilder erbjuder automatisering, och potentiellt förbättrad prestanda, för förutsägelse av SICH efter trombolys. Större kohorter och inkorporering av avancerad avbildning bör testas med sådana metoder.
Nyligen, en studie använder en maskininlärning teknik, stödja vektormaskin (SVM), på datoriserad tomografi (CT) bilder tillsammans med kliniska variabler, för förutsägelse av symtomatisk intrakraniell blödning (SICH) i samband med intravenös trombolys administreras till akut ischemisk stroke patienter REF.
Prediction of stroke thrombolysis outcome using CT brain machine learning
{'venue': 'NeuroImage: Clinical', 'journal': 'NeuroImage: Clinical', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}