表面扩散系数图的纹理分析用于预测急性缺血性中风的临床功能结果
Yi Sun1, Yuzhong Zhuang1, Jie Zhu1
1Department of Radiology, Minhang Hospital, Fudan University, Shanghai, China.
Frontiers in neurology
|May 30, 2023
概括
表面扩散系数 (ADC) 地图的纹理分析有助于预测急性缺血性中风 (AIS) 的结果. 这种方法还有助于区分中风亚型,提高预后准确度.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 神经学 神经学
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 急性缺血性中风 (AIS) 构成一个重大的健康挑战,患者的结果变化不定.
- 准确的预后和亚型分类对于有效的治疗策略至关重要.
- 目前的预后工具可能缺乏颗粒度,无法完全捕捉中风的复杂性.
研究的目的:
- 评估表面扩散系数 (ADC) 地图上的纹理分析 (TA) 的有效性,以预测AIS预后.
- 确定TA是否能够区分不同的AIS亚型.
- 开发结合TA的预测模型,以改善中风结果评估.
主要方法:
- 1003名AIS患者 (2018-2021) 的回顾性分析,90天修改的兰金度量表 (mRS) 评分.
- 使用Org 10,172的试验在急性中风治疗 (TOAST) 分类中进行的中风亚型.
- 循环神经网络 (RNN) 模型使用ADC地图中的人口,临床和TA特征构建;用ROC曲线验证.
主要成果:
- 使用临床和TA特征的组合模型实现了0.78的曲线下的面积 (AUC),优于仅使用临床数据 (AUC 0.56) 或仅使用TA (AUC 0.77) 的模型.
- 在大动脉动脉硬化 (LAA) 和小动脉阻塞 (SAO) 亚型之间观察到TA特征概况的显著差异 (p < 0.05).
- 对LAA和SAO亚型的综合预测模型的AUC分别为0.80和0.81.
结论:
- 对ADC地图的纹理分析 (TA) 显示了作为预测AIS预后的辅助工具的希望.
- TA可以有效地区分AIS亚型,有助于更精确的结果预测.
- 将TA集成到预测模型中可以提高预测中风结果的准确性.
