論文の概要: DSA-NRP: No-Reflow Prediction from Angiographic Perfusion Dynamics in Stroke EVT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17501v2
• Date: Wed, 25 Jun 2025 23:15:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 11:26:03.741689
• Title: DSA-NRP: No-Reflow Prediction from Angiographic Perfusion Dynamics in Stroke EVT
• Title（参考訳）: DSA-NRP:ストロークEVTにおける血管造影灌流動態からの逆流予測
• Authors: Shreeram Athreya, Carlos Olivares, Ameera Ismail, Kambiz Nael, William Speier, Corey Arnold,
• Abstract要約: 持続的微小血管低灌流によって定義される非逆流は、組織回復を損なうとともに臨床結果の悪化を引き起こす。 標準的な臨床実践は、パルス後24時間以内に灌流磁気共鳴画像(MRI)に頼り、介入を遅らせる。 本稿では,血管内血栓摘出直後の血流の予測を行う機械学習フレームワークについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5191548037496805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Following successful large-vessel recanalization via endovascular thrombectomy (EVT) for acute ischemic stroke (AIS), some patients experience a complication known as no-reflow, defined by persistent microvascular hypoperfusion that undermines tissue recovery and worsens clinical outcomes. Although prompt identification is crucial, standard clinical practice relies on perfusion magnetic resonance imaging (MRI) within 24 hours post-procedure, delaying intervention. In this work, we introduce the first-ever machine learning (ML) framework to predict no-reflow immediately after EVT by leveraging previously unexplored intra-procedural digital subtraction angiography (DSA) sequences and clinical variables. Our retrospective analysis included AIS patients treated at UCLA Medical Center (2011-2024) who achieved favorable mTICI scores (2b-3) and underwent pre- and post-procedure MRI. No-reflow was defined as persistent hypoperfusion (Tmax > 6 s) on post-procedural imaging. From DSA sequences (AP and lateral views), we extracted statistical and temporal perfusion features from the target downstream territory to train ML classifiers for predicting no-reflow. Our novel method significantly outperformed a clinical-features baseline(AUC: 0.7703 $\pm$ 0.12 vs. 0.5728 $\pm$ 0.12; accuracy: 0.8125 $\pm$ 0.10 vs. 0.6331 $\pm$ 0.09), demonstrating that real-time DSA perfusion dynamics encode critical insights into microvascular integrity. This approach establishes a foundation for immediate, accurate no-reflow prediction, enabling clinicians to proactively manage high-risk patients without reliance on delayed imaging.
• Abstract（参考訳）: 急性虚血性脳梗塞(AIS)に対する血管内血栓切除術(EVT)による大血管再灌流を成功させた患者の中には、組織回復を阻害し臨床成績を悪化させる持続的微小血管低灌流(英語版)によって定義される「no-reflow(no-reflow)」と呼ばれる合併症を経験する者もいる。 迅速な同定は重要であるが、標準的な臨床実践は、24時間以内に灌流磁気共鳴画像(MRI)に頼り、介入を遅らせる。 本研究は,これまでに探索されていないプロシージャ内デジタルサブトラクション血管造影(DSA)シーケンスと臨床変数を活用することで,EVT直後の非リフローを予測するための機械学習(ML)フレームワークを提案する。 対象はUCLAメディカルセンター (2011-2024) のAIS患者で, mTICIスコア (2b-3) は良好であり, 術前MRI, 術後MRIを施行した。 No-reflow は持続的低灌流 (Tmax > 6 s) と診断された。 DSA シークエンス (AP および lateral view ) から, 下流領域から統計的, 時間的灌流の特徴を抽出し, 逆流予測のためのML分類器を訓練した。 AUC: 0.7703 $\pm$ 0.12 vs. 0.5728 $\pm$ 0.12; 精度: 0.8125 $\pm$ 0.10 vs. 0.6331 $\pm$ 0.09 では、リアルタイムDSA灌流は、微小血管の完全性に対する重要な洞察をコードする。 このアプローチは、即時かつ正確なno-reflow予測の基礎を確立し、臨床医が遅延画像に依存することなく、ハイリスクな患者を積極的に管理できるようにする。

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