رقم الملخص: Esoc2026a1638 تقدير وقت onset القائم على التعلم العميق في السكتة الدماغية الإقفارية الحادة

خلفية وأهداف الملخص في السكتة الدماغية الإقفارية الحادة، الوقت من البداية إلى العرض يوجه قرارات العلاج، ومع ذلك غالبًا ما تكون هذه السن للسكتة غير معروفة. يمكن استخدام تصوير الدماغ العرضي لتقدير عمر السكتة، ومع ذلك فإن التصوير بالرنين المغناطيسي مكلف ويظهر التصوير المقطعي المحوسب غير الموجه فقط تغييرات إقفارية مبكرة دقيقة جدًا، مما يجعل التقييم البصري صعبًا. نهدف إلى تطوير أداة تقدير عمر السكتة تلقائية ومفيدة سريريًا يمكن أن تكشف العلامات التصويرية الدقيقة مع البقاء قوية عبر أجهزة المسح والمراكز. استخدمنا 1,633 فحصًا بالتصوير المقطعي المحوسب غير المتباين مع أعمار السكتة المشروحة من مجموعتين وطنيتين متعددتي المراكز: سجل MR CLEAN وMR CLEAN Late. تم تصنيف أعمار السكتة إلى ثلاث فئات باستخدام نقاط قطع ذات صلة سريريًا عند 4.5 ساعة و6 ساعات. قمنا بتطوير ISANet، مع الجمع بين التعلم المتباين الموجه بالطاقة والتعلم التفكيكي لتصنيف عمر السكتة، مما يعزز الاكتشاف السريري للتغيرات الإقفارية الدقيقة على الرغم من تفاوت أجهزة المسح ومعلمات التصوير. أظهر ISANet قوة تحمله للتغيرات في مجال أجهزة المسح وعدم توازن التصنيفات، محققًا درجة F1 ماكرو قدرها 0.57 وAUC ماكرو قدرها 0.69 (الجدول I). أدت أداؤه على المجموعات الحرجة سريريًا عند 4.5 ساعة و6 ساعات تحسنًا ملحوظًا مقارنة بالطرق التقليدية. كما هو موضح في الشكل 1، كما أن ISANet يلتقط أيضًا تلطخات دقيقة بين المادة الرمادية والبيضاء ومناطق إضافية منخفضة الكثافة، مما يكشف عن علامات تصويرية ذات صلة بعمر السكتة. في هذا العمل، قدمنا نموذجًا فعالًا قائمًا على التعلم العميق ISANet لتقدير عمر السكتة، والذي يتحمل تحيز نوع جهاز المسح وعدم توازن الفئات. تظهر النتائج التجريبية إمكاناته لدعم توقع نافذة عمر السكتة لاتخاذ القرارات السريرية. لم يكشف المؤلفون عن أي تضارب في المصالح. الجدول 1 - يتبع النتائج. الشكل 1 - يتبع النتائج.