Individuella stroke behandlingsbeslut kan förbättras genom exakt identifiering av omfattningen av bärgningsbar vävnad. Magnetisk resonanstomografi (MRI)-baserade metoder, inklusive mätning av en "perfusion-diffusion missmatchning" och beräkning av infarktsannolikhet, gör det möjligt att bedöma vävnad-i-risk; dock är förmågan att explicit skildra potentiellt bärgningsbar vävnad fortfarande osäker. I denna studie testades fem prediktiva algoritmer (generaliserad linjär modell (GLM), generaliserad additiv modell, stöd vektormaskin, adaptiv booster och slumpmässig skog) i sin potens för att skildra akut cerebral ischemisk vävnad som kan återhämta sig efter reperfusion. Akut T 2-, diffusions- och perfusionsviktad MRT, och uppföljning T 2-kartor samlades in från råttor som utsattes för högersidig hjärnartärocklusion utan efterföljande reperfusion, för utbildning av algoritmer (grupp I) och med spontan (grupp II) eller trombolysinducerad reperfusion (grupp III), för att bestämma infarktsannolikhetsbaserade viabilitetsitetströsklar och förutsägelser. Osannolikheten för infarkt mellan irreversibel-d.v.s., infarkt efter reperfusion och bärgningsbar vävnadsskada, dvs. icke-farkad efter reperfusion, var störst för GLM (20±7%) med högsta noggrannhet av riskbaserad identifiering av akut ischemisk vävnad som kunde återhämta sig vid efterföljande reperfusion (Dices likhetsindex 1⁄4 0,79±0,14). Vår studie visar att bedömningen av infarktsannolikhetens heterogenitet med MRT-baserade algoritmer gör det möjligt att uppskatta omfattningen av potentiellt bärgningsbar vävnad efter akut ischemisk stroke.
En annan studie, med hjälp av MRI av råttor, jämför fem prediktiva algoritmer (generaliserad linjär modell (GLM), generaliserad additiv modell, stöd vektor maskin, adaptivt öka, och slumpmässig skog) för att förutsäga hjärninfarkt, och skilja potentiellt bärgningsbar vävnad från irreversibelt skadad vävnad REF.
Early Identification of Potentially Salvageable Tissue with MRI-Based Predictive Algorithms after Experimental Ischemic Stroke
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}