論文の概要: From Diagnostic CT to DTI Tractography labels: Using Deep Learning for Corticospinal Tract Injury Assessment and Outcome Prediction in Intracerebral Haemorrhage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06403v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 13:34:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 19:38:59.944432
- Title: From Diagnostic CT to DTI Tractography labels: Using Deep Learning for Corticospinal Tract Injury Assessment and Outcome Prediction in Intracerebral Haemorrhage
- Title（参考訳）: 診断CTからDTIトラクトグラフィー・ラベルへ: 深層学習による脊髄損傷の評価と脳内出血の予後予測
- Authors: Olivia N Murray, Hamied Haroon, Paul Ryu, Hiren Patel, George Harston, Marieke Wermer, Wilmar Jolink, Daniel Hanley, Catharina Klijn, Ulrike Hammerbeck, Adrian Parry-Jones, Timothy Cootes,
- Abstract要約: 脳卒中後の運動回復には,皮質脊髄路(CST)の保存が重要である。
非造影CTは、ほとんどの脳内出血診断パイプラインで日常的に利用可能である。
57%のDice類似度係数でCSTの拡散型トラクトグラフィーマップを再現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2180046815010375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The preservation of the corticospinal tract (CST) is key to good motor recovery after stroke. The gold standard method of assessing the CST with imaging is diffusion tensor tractography. However, this is not available for most intracerebral haemorrhage (ICH) patients. Non-contrast CT scans are routinely available in most ICH diagnostic pipelines, but delineating white matter from a CT scan is challenging. We utilise nnU-Net, trained on paired diagnostic CT scans and high-directional diffusion tractography maps, to segment the CST from diagnostic CT scans alone, and we show our model reproduces diffusion based tractography maps of the CST with a Dice similarity coefficient of 57%. Surgical haematoma evacuation is sometimes performed after ICH, but published clinical trials to date show that whilst surgery reduces mortality, there is no evidence of improved functional recovery. Restricting surgery to patients with an intact CST may reveal a subset of patients for whom haematoma evacuation improves functional outcome. We investigated the clinical utility of our model in the MISTIE III clinical trial dataset. We found that our model's CST integrity measure significantly predicted outcome after ICH in the acute and chronic time frames, therefore providing a prognostic marker for patients to whom advanced diffusion tensor imaging is unavailable. This will allow for future probing of subgroups who may benefit from surgery.
- Abstract（参考訳）: 脳卒中後の運動回復には,皮質脊髄路(CST)の保存が重要である。
CSTをイメージングで評価する金標準法は拡散テンソルトラクトグラフィである。
しかし、ほとんどの脳内出血(ICH)患者には使用できない。
非コントラストCTは、ほとんどのICC診断パイプラインで定期的に利用可能であるが、CTスキャンから白色物質を抽出することは困難である。
我々は,診断CTスキャンと高方向拡散トラクトグラフィーマップを併用して訓練したnnU-Netを用いて,診断CTスキャンのみからCSTを分割し,Dice類似度係数57%でCSTの拡散に基づくトラクトグラフィーマップを再現することを示した。
外科的血腫除去はICH後に行われることがあるが、現在までに臨床試験が公開されており、手術中は死亡率を低下させるが、機能回復の改善の証拠はない。
無傷のCST患者に対する手術の制限は、血腫除去が機能的改善をもたらす患者のサブセットを明らかにする可能性がある。
MISTIE III 臨床試験データセットを用いて,本モデルの臨床的有用性を検討した。
急性期および慢性期におけるICC後のCST整合性は有意に予測され,高度な拡散テンソルイメージングが不可能な患者に予後指標が得られた。
これにより、手術の恩恵を受ける可能性のあるサブグループの将来の調査が可能になる。
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