Radiology：平扫CT对急性脑梗死的检测：通过机器学习扩大与MRI的差距

在曲率半径检验时吻合比对梗死脑脊液的实际上及范围在急性心律不整卒里(AIS)的病人里起着至关重要的作用，溶栓或取栓术对梗死范围广泛的高血压优点欠佳。平扫CT是指标急性脑卒里高血压梗死程度(体现为低体积)最常用的的成像手段。

由于受累大脑区域的体积和平滑转变颇为更深，并可能因情况下的生理转变或陈腐炎症而混淆，因此根据平扫CT对梗死两口同步进行表征指标想像中不具备启发性。由于脑脊液位图的信噪比、对比度较低以及层厚疏松，使得大多数传统的基于位图的分割分析方法变得困难重重。全面性，一项相分析探索了将深度学习关键技术（时域神经网络结构）广泛应用这一不具备启发性的缺陷。然而，该项工作根本无法用于定性地样品脑直射低水平心律不整炎症的实际上与否。

近日，刊登在Radiology周报的一项分析以扩散加权平均(DW) MRI作为详见新标准，建立了一种利用平扫CT位图自动样品和表征AIS高血压脑梗死的分析方法，为临床早期比对及诊断脑梗死鳞状并实施最佳的病人拟议提供了可靠的关键技术支持。

本分析回顾性地对2004年5月至2009年7月过后AIS发生后1小时内同步进行球状加权平均(DW) MRI检验的AIS高血压(从症状出新现到CT小时<6小时)的平扫CT位图同步进行了指标。以DW MRI位图上人工勾画的心律不整炎症为详见新标准。提出新了一种基于机器学习（ML）的梗死鳞状自动分割分析方法。从157唯高血压的平扫CT位图里随机选取，并在DW MRI位图上手动勾画炎症标识以训练和验证ML模型;其余100唯独立于来源队列于的高血压用于模型的样品。采用Bland-Altman图和Pearson相关性对ML搜索算法与详见新标准(DW MRI)同步进行表征比较。

在测试数据集里的100唯高血压里(里位年龄，69岁;四分位数范围[IQR]: 59-76岁;59唯成人)，在症状出新现后48分钟内(IQR, 27-93分钟)同步进行曲率半径平扫CT显影;曲率半径MRI在里位数为38分钟(IQR, 24-48分钟)后同步进行显影。在急性DW MRI显影里，搜索算法样品到的鳞状重量与专家勾画的详见新标准鳞状重量不具备相关性(r = 0.76, P < .001)。搜索算法分割重量之间的平均差值(里位数，15 mL;IQR, 9-38 mL)和DW MRI容积(里位数，19 mL;IQR, 5-43 mL)为11 mL (P = .89)。

图 该图显示了平扫CT与扩散加权平均(DW) MRI搜索算法样品急性心律不整炎症的下述图。有六个子图，分别标识行(I-III)和列于(A和B)。在每个子图里，最里面四人显示的是基底节低水平的显影位图，最下面四人显示的是节上核低水平的显影位图。在每个子图里，左方列于为平扫CT位图，里间列于为平扫CT位图与搜索算法样品到的炎症的瞬时，右列于为附加的DW MRI。

本分析说明，用到机器学习关键技术自动样品心律不整炎症的分析方法在比对和测急性心律不整卒里高血压曲率半径平扫CT位图脑脊液梗死炎症全面性显示出新了想像中大的临床前景。该项关键技术可裂解为一常规临床检验流程，以尽力医生为这些高血压实施最佳的病人协调。

文中记事：

Wu Qiu,Hulin Kuang,Ericka Teleg,et al.Machine Learning for Detecting Early Infarction in Acute Stroke with Non-Contrast-enhanced CT.DOI:10.1148/radiol.2020191193