Integration klinischer Daten, Radiomics und Deep-Learning-Features zur end-to-end Vorhersage von verzögerter zerebraler Ischämie bei Nicht-Kontrast-CT.

Verzögerte zerebrale Ischämie ist schwer früh zu diagnostizieren aufgrund einer allmählichen, symptomlosen Entwicklung. Ziel dieser Studie war es, ein automatisiertes Modell zur Vorhersage von verzögerter zerebraler Ischämie nach aneurysmatischer SAH auf NCCT zu entwickeln.