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使用基于深度学习的大脑半球比较算法计算阿尔伯塔中风程序早期CT评分( Alberta Stroke Program Early CT Score Calculation Using the Deep Learning-Based Brain Hemisphere Comparison Algorithm )
M Naganuma A Tachibana T Fuchigami S Akahori T Yonehara
目的：Alberta卒中程序早期计算机断层扫描评分(ASPECTS)是评价卒中扩展的一个有希望的工具，以确定是否适合再灌注治疗。本研究的目的是验证基于深度学习的方面计算软件，该软件使用基于三维全卷积网络的大脑半球比较算法(3D-BHCA)。资料与方法回顾性收集71例急性缺血性脑卒中患者和80例非脑卒中患者的头颅CT资料。对5位脑卒中神经科医师和3D-BHCA模型所评估的CT各方面的结果进行区域分析和评分分析，并与实际情况进行比较。结果共调查151例患者，3020(151×20)个面区。脑卒中患者从发病到CT扫描的中位时间为195 min。在基于区域的分析中，3D-BHCA模型的敏感性(0.80)、特异性（0.97）和准确性（0.96）均优于卒中神经科医生。3D-BHCA模型的敏感性(0.98)、特异性(0.92)、二分面>5分析的准确性（0.97）和以总分为基础分析的颅内相关系数（0.90）总体上优于脑卒中神经科医生。当脑卒中患者按发病至CT时间分层时，3D-BHCA模型在计算方面表现出最高的性能，即使在最早的时间段也是如此。结论：我们开发的基于深度学习算法的自动面相计算软件在急性脑卒中和非脑卒中患者的面相计算方面优于或等同于脑卒中神经科医生。
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