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国际卒中大会(ISC)是全球致力于脑血管疾病科学和治疗的顶尖盛会,ISC 2021虚拟会议于3月17-19日召开,3天的会议中在17个类别推出1300多场精彩报告,以及大量壁报和摘要,内容聚焦于基础、临床和转化医学,旨在更好地认识卒中病理生理学和更有效地治疗卒中。
首都医科大学附属北京天坛医院王拥军教授团队一项探索人工智能预测梗死体积预后意义以及急性炎症标志物与梗死体积关系的分析在ISC 2021作为壁报发表。
利用基于深度学习的分割算法,可以自动测定急性缺血性脑卒中(AIS)的弥散加权成像(DWI)病变体积。
该分析纳入12598例AIS/TIA患者。使用U-Net模型自动测定完整体积,用于AIS病变的DWI分割。根据梗死体积将受试者分为5个亚组。采用Spearman相关性研究梗死体积与急性炎症标志物之间的关系。采用多变量logistic回归和Cox比例风险模型探讨梗死体积与3个月功能不良发生率[改良Rankin评分(mRS)3~6]、卒中复发或合并血管事件的关系。
分析显示,U-Net模型预测与脑梗死体积的手动注释的基准值相关并良好符合(r=0.96;P< 0.001)。梗死体积与急性炎症标志物阳性相关[中性粒细胞(r=0.175;P< 0.001), hs-CRP(r=0.180;P<0.001),IL-6 (r=0.225;P < 0.001)]。
在校正混杂因素和急性炎症标志物后,与无DWI病变的患者相比,梗死体积最大的患者(第4 分位)的功能不良预后可能性是其他患者的近5倍(mRS 3~6)(校正优势比4.70;95%CI 3.29~6.72;趋势P<0.001)。
梗死体积与卒中复发[校正风险比(HRs), 1.0,,1.43(0.95~2.17), 2.22(1.49~3.29), 2.06(1.40~3.05), 2.26(1.52~3.36);趋势P <0.001]及复合血管事件[校正HRs 1.0, 1.38(0.92~2.09),2.25(1.53~3.32), 2.03(1.38~2.98), 2.28(1.54~3.36);趋势P< .001]显著相关。
该分析表明,通过基于深度学习的工具自动测量梗死体积是功能不良结果和卒中复发的一个强有力的预测因素,具有在研究和临床环境中广泛采用的潜力。(ISC 2021摘要号:P343)
(中国医学论坛报 沐雨编译)
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