在一氧化碳中毒中延迟的神经后果的基于机器学习的预测,使用自动提取的MRI成像功能
Grace Yoojin Lee1, Chang Hwan Sohn1, Dongwon Kim1
1From the Department of Medical Science (G.L.), Department of Convergence Medicine (D.K. previously, Y.N., J.Y., N.K.), and Department of Radiology and Research Institute of Radiology (J.Y., N.K.), Asan Medical Institute of Convergence Science and Technology, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Seoul, Republic of Korea; Department of Emergency Medicine (C.S., W.K.) and Department of Neurology (S.J.), Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Seoul, Republic of Korea; Mathpresso, Inc. (D.K. currently), Seoul, Republic of Korea; Healthcare Readiness Institute for Unified Korea (S.H.), Korea University Ansan Hospital, Korea University College of Medicine, Ansan, Republic of Korea.
机器学习模型使用大脑MRI特征准确预测一氧化碳中毒患者中延迟神经元序列 (DNS) 风险. 这有助于早期干预和预防严重并发症.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 延迟的神经后续 (DNS) 是一氧化碳 (CO) 中毒的严重并发症.
- 目前,没有可靠的工具来评估DNS风险.
- 早期识别风险患者对于及时干预至关重要.
研究的目的:
- 评估机器学习 (ML) 模型在预测DNS风险方面的有效性.
- 为了评估成像特征的预测价值,自动提取大脑MRI的特征.
- 为了识别患有急性CO中毒的患者,他们有患DNS的风险.
主要方法:
- 对373名急性CO中毒患者的回顾性分析.
- 从脑MRI (DWI b1000和ADC图像) 中提取了1618个放射性和4个损伤细分特征,以及62个临床变量.
- 训练和评估四个ML模型 (线性回归,支向量机,随机森林,极端梯度提升) 和使用五倍交叉验证方法的组合模型.
主要成果:
- 性能最好的ML模型在接收器操作特征曲线 (AUROC) 下的面积为0.88 [0.86-0.9],准确度为82%,灵敏度为81%,特异性为82%.
- 在MRI上,急性脑损伤的存在,大小和数量比先进的放射学特征更能预测DNS风险.
- 机器学习模型有效地区分了DNS和没有DNS的患者.
结论:
- 使用自动提取的大脑MRI特征和临床数据的ML模型可以有效地预测CO中毒患者的DNS风险.
- 这些模型有助于早期风险分层,并为DNS预防提供治疗规划信息.
- 开发的模型为改善急性CO中毒后患者的治疗结果提供了一个有希望的工具.
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