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La clasificación y subtipificación del accidente cerebrovascular isquémico juegan un papel significativo en la toma de decisiones terapéuticas, lo que lleva a mayores requerimientos sobre la ubicación de la lesión del infarto. Este estudio estableció un nuevo sistema de aprendizaje profundo (DLS) que integra cuatro modelos diferentes: suministro sanguíneo, zona de borde, atlas de estructura cerebral y corteza, para proporcionar una delimitación multidimensional de las lesiones por accidente cerebrovascular isquémico. Basado en la lógica de segmentación del atlas de cada modelo, los canales de salida de las redes neuronales convolucionales fueron reorganizados, y los parámetros de preprocesamiento de imagen fueron optimizados para lograr una velocidad de convergencia más rápida. El DLS multidimensional propuesto se aplica a las imágenes por resonancia magnética ponderadas por difusión (MRI-DWI) para localizar con precisión las lesiones de infarto en cuatro tipos específicos de territorios. Dos neurorradiólogos experimentados evalúan el rendimiento del sistema. Aproximadamente el 90% de los resultados son aceptables en las pruebas de evaluación clínica, lo que prueba la viabilidad del sistema establecido en la clasificación y subtipificación del accidente cerebrovascular isquémico y su potencial futuro en el diagnóstico de otros trastornos cerebrales.
Mao et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.