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2019年4月14日

10640:急性虚血性脳卒中における梗塞体積の決定:記事紹介

 

清澤のコメント:その昔、眼科医である私が診断画像を習ったジャンクロード・バロン先生の最新の発表。MRI拡散強調画像を処理すると、脳卒中でもう回復できないところまで損傷された脳の体積が計算でき、それがリハビリ法決定に資するという話。その方法が更に進歩しているという事です。

Better Diffusion Segmentation in Acute Ischemic Stroke Through Automatic Tree Learning Anomaly Segmentation:記事紹介


本文:https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2018.00021/full

抄録:

脳卒中は、世界で2番目に多い死因であり、2015年には624万人の死亡原因となっています(全死亡の約11%)。 4人の脳卒中生存者のうち3人は長期障害に苦しんでいます。これは多くが以前の雇用に戻ったり独立して生活したりできないためです。脳卒中の87%が虚血性です。増加した量の虚血性脳組織が発症後数時間で永久的な梗塞に進行するまでの、即時治療は患者にとって良好な臨床転帰の可能性を高めるために極めて重要であす。積極的な治療のために脳卒中患者をトリアージするには、それぞれ回復可能な組織と不可逆的な損傷を受けた組織の量を評価する必要があります。磁気共鳴画像法(MRI)では、拡散強調画像法が、永久的に損傷を受けた組織、コア病変の程度を評価するために一般的に使用されてうます。急性期脳卒中管理における意思決定を迅速化し標準化するために、著者らは、中核病変を描写するための完全に自動化されたアルゴリズム、ATLASを提示します。パフォーマンスを、広く使用されている閾値ベースの方法論、および最近提案されている最先端のアルゴリズムであるCOMBAT Strokeと比較します。ATLASは、人間の専門家による病変の描写に一致するように訓練された機械学習アルゴリズムです。このアルゴリズムは、病変の輪郭を描くために、空間的な事前および事後正則化と共に決定樹(decision tree)を利用する。入力データとして、このアルゴリズムは、I-Know多施設共同研究からの急性前方循環脳卒中患者108人から画像を取得しました。独立した患者のパフォーマンスを評価するために、leave-one-out交差検証を使用して、データをトレーニングデータとテストデータに分けました。パフォーマンスはDiceインデックスによって定量化されました。 ATLASアルゴリズムの中央値ダイス係数は0.6122であり、これはCOMBAT Strokeよりも有意に高く、中央値ダイス係数は0.5636(p <0.0001)であり、拡散強調画像の閾値処理に基づく最良の実行方法(中央値ダイス係数:0.3951) )または見かけの拡散係数(中央値ダイス係数:0.2839)。さらに、ATLASセグメンテーションの量をエキスパートセグメンテーションの量と比較したところ、COMBAT Strokeの17.53mlと比較して10.25mlの残差の標準偏差が得られました。永久的に損傷を受けた組織の量の正確な定量化は急性脳卒中患者に不可欠なので、ATLASは積極的または支持療法のためのより最適な患者のトリアージに貢献するかもしれません。

Categorised in: 神経眼科