Improving the diagnosis of acute ischemic stroke on non-contrast CT using deep learning: a multicenter study
Rattachement africain : cn, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
OBJECTIVE: This study aimed to develop a deep learning (DL) model to improve the diagnostic performance of EIC and ASPECTS in acute ischemic stroke (AIS). METHODS: Acute ischemic stroke patients were retrospectively enrolled from 5 hospitals. We proposed a deep learning model to simultaneously segment the infarct and estimate ASPECTS automatically using baseline CT. The model performance of segmentation and ASPECTS scoring was evaluated using dice similarity coefficient (DSC) and ROC, respectively. Four raters participated in the multi-reader and multicenter (MRMC) experiment to fulfill the region-based ASPECTS reading under the assistance of the model or not. At last, sensitivity, specificity, interpretation time and interrater agreement were used to evaluate the raters' reading performance. RESULTS: In total, 1391 patients were enrolled for model development and 85 patients for external validation with onset to CT scanning time of 176.4 ± 93.6 min and NIHSS of 5 (IQR 2-10). The model achieved a DSC of 0.600 and 0.762 and an AUC of 0.876 (CI 0.846-0.907) and 0.729 (CI 0.679-0.779), in the internal and external validation set, respectively. The assistance of the DL model improved the raters' average sensitivities and specificities from 0.254 (CI 0.22-0.26) and 0.896 (CI 0.884-0.907), to 0.333 (CI 0.301-0.345) and 0.915 (CI 0.904-0.926), respectively. The average interpretation time of the raters was reduced from 219.0 to 175.7 s (p = 0.035). Meanwhile, the interrater agreement increased from 0.741 to 0.980. CONCLUSIONS: With the assistance of our proposed DL model, radiologists got better performance in the detection of AIS lesions on NCCT.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Improving the diagnosis of acute ischemic stroke on non-contrast CT using deep learning: a multicenter study
- Date Crossref
- 06/12/2022
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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InferVision (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Zhejiang University MOE Frontier Science Center for Brain Science & Brain-machine Integration pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Peking University Academy for Advanced Interdisciplinary Studies pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Liaocheng People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Ankang City Central Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Weihai Municipal Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Stanford University Department of Radiation Oncology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Zhejiang University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Infervision Institute of Research pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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College of Biomedical Engineering and Instrument Science Interdisciplinary Institute of Neuroscience and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ankang Central Hospital Medical Imaging Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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School of Pharmaceutical Sciences Beijing Key Laboratory of Molecular Pharmaceutics and New Drug Delivery System pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
InferVision (China), MOE Frontier Science Center for Brain Science & Brain-machine Integration — Zhejiang University et Academy for Advanced Interdisciplinary Studies — Peking University, avec 9 autres affiliations.
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