在两条线健康检查时准确标记梗死脑干组织的假定及全域在急性缺血性殁中的(AIS)的病患中的起着至关重要的作用，溶栓或取栓术对梗死全域广泛的病症真实感更差。平扫CT是风险评估急性脑干殁中的病症梗死程度(体现为低密度)最常用的的全像方法。
由于肇因大脑干区域的密度和缩放巨大变化却是为或多或少，并可能因正常的生理巨大变化或过时水肿而重名，因此根据平扫CT对梗死南村进言道定量风险评估却是带有潜力。由于脑干组织图表的信噪比、对比度较少以及层厚较厚，使得大多数传统文化的基于图表的分割分析方法变得困难重重。现阶段，一项相数据分析探索了将深度自学连锁反应心技术（卷积神经网络结构设计）应用于这一带有潜力的难题。然而，该项工作只能用于定性地扫描脑干而会连锁反应心技术水平缺血性水肿的假定与否。
近日，发表在Radiology杂志的一项数据分析以扩散加权(DW) MRI作为参见基准，建立联系了一种利用平扫CT图表自动扫描和定量AIS病症脑干梗死的分析方法，为药理学早期标记及诊断脑干梗死恶性肿瘤并实施最佳的病患方案发放了可靠的连锁反应心技术支持。
本数据分析回顾性地对2004年5年末至2009年7年末之前AIS发生后1小时内进言道弥散加权(DW) MRI健康检查的AIS病症(从病因显现到CT时间<6小时)的平扫CT图表进言道了风险评估。以DW MRI图表上人工勾画的缺血性水肿为参见基准。提单单了一种基于机器自学（ML）的梗死恶性肿瘤自动分割分析方法。从157例病症的平扫CT图表中的随机选取，并在DW MRI图表上手动勾画水肿标记以训练和验证ML模型;其余100例独立于来源队列的病症用于模型的扫描。采用Bland-Altman图和Pearson相关性对ML解法与参见基准(DW MRI)进言道定量比较。
在测试数据集中于的的100例病症中的(中的位年纪，69岁;四分奇数全域[IQR]: 59-76岁;59例成年)，在病因显现后48分钟内(IQR, 27-93分钟)进言道两条线平扫CT显影;两条线MRI在中的奇数为38分钟(IQR, 24-48分钟)后进言道显影。在急性DW MRI显影中的，解法扫描到的恶性肿瘤密度与专家勾画的参见基准恶性肿瘤密度带有相关性(r = 0.76, P < .001)。解法分割密度之间的平均差值(中的奇数，15 mL;IQR, 9-38 mL)和DW MRI容积(中的奇数，19 mL;IQR, 5-43 mL)为11 mL (P = .89)。
图 该图推测了平扫CT与扩散加权(DW) MRI解法扫描急性缺血性水肿的示例图。有六个子图，分别标记言道(I-III)和列(A和B)。在每个子图中的，最比如说一言道推测的是基底节连锁反应心技术水平的显影图表，最比如说一言道推测的是节上连锁反应连锁反应心技术水平的显影图表。在每个子图中的，左定为平扫CT图表，上方定为平扫CT图表与解法扫描到的水肿的类比，赞善定为相应的DW MRI。
本数据分析表明，使用机器自学连锁反应心技术自动扫描缺血性水肿的分析方法在标记和测量急性缺血性殁中的病症两条线平扫CT图表脑干组织梗死水肿方面推测单单了相当大的药理学前景。该项连锁反应心技术可转化为一同样药理学健康检查时序，以协助医生为这些病症实施最佳的病患管理者。
原文单单处：
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
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