深度学习模型提供了快速检测中风引起的阻塞

根据一项公布的研究放射学。

大血管闭塞是指向大脑供应含氧血液的动脉阻塞。这些闭塞在最常见的缺血性中风中占很大比例。及时诊断是至关重要的，以开始再通，或打开堵塞的动脉，通过一种称为血管内治疗。

“在这一时期的诊断中分钟内容，”研究领导作者Matthew T.Stib，M.D.，罗德岛沃德岛沃尔普通大学沃伦阿勒特医学院的放射学居住。“每一分钟，我们减少重组时间的时间将患者的无障碍生活延长了一周。”

CT血管造影（CTA），三分钟考试，提供血管详细视图，是用于检测这些闭塞的金标准。放射科医师在识别CTA上的大血管闭塞时高度准确，但它们并不总是可用，医院的任何积压都可以进一步推迟护理。

STIB博士及其同事们在布朗探讨了使用深度学习，帮助快速检测CTA对CTA的大容器闭塞，并减少治疗时间。

研究人员与Brown的计算机科学部密切合作开发了一个深度学习模式从头开始。他们使用了大量疑似急性缺血性中风患者的CTA检查样本，训练算法识别大血管闭塞的外观，并将其与其他情况区分开来。CTA检查的预处理包括创建最大强度的投影图像，以强调造影增强的血管。研究人员还使用了多相CTA，这是一种比单相技术提供更全面信息的新方法。

当他们在62例患者的多相CTA检查中测试深度学习模型时，该模型检测到所有31个大血管闭塞的敏感性为100%，与单相CTA的77%的敏感性相比，有显著的统计学改善。多相CTA的使用有助于改善性能。

“这些结果非常有希望，”斯蒂布博士说。“我们真的想优化模型的敏感性，这样我们就能确定我们捡起了每一个案例，因为漏掉一个案例会造成非常可怕的后果。”

这项研究是首次使用多相CTA来观察头颈部前部(前)和后部(后)动脉的闭塞。

“在机器学习文献中尚未讨论后循环闭塞，”Stib博士说。“如果错过了，它们的常见且具有非常深刻的临床后果。有一种算法，可以检测所有类别的闭塞，前后和后部。”很重要。“

研究中的下一步是实时使用算法验证结果，并查看是否可以改善患者的结果。如果结果持有，那么深度学习模型可能是医疗中心或医院的有用资产，没有阅读大型船舶闭塞CTA图像的专业知识。

“这种算法没有取代放射科医生完成工作的能力;相反，它试图加快诊断时间，”Stib博士说。“所以，如果放射科医师不在或有一个大工作流程，阻止某人快速地看着考试结果，会有一个警报所说的闭塞可能会出现，应该有人来看看这个。这就是这种模式的价值所在。”

该团队在研究的高级作者Ryan A. MCTAGGART，M.D.，一位专门从事罗德岛医院的博士岛医院的神经产物学院，以及罗德岛索尔岛的推动者的介入神经产物，以及对大型血管闭塞治疗的推动者的神经产物学院。

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