Radiology：在CT图像上快速自动定量脑白质疏松
2018-07-19 shaosai MedSci原创
本研究旨在通过与磁共振（MR）FLAIR序列及专家共识比较，验证在计算机体层成像（CT）图像上对急性脑卒中患者进行分割脑白质病变（WMLs）的随机森林方法的价值，将结果发表在Radiology上。
本研究共纳入了1082例急性脑卒中并行MR成像和CT检查的患者。自动勾画WML经过专家手动勾画，与FLAIR MRI成像进行匹配，然后进行评级。对CT和MR成像体积的相关性进行分析，比较自动评级与专家评级的一致性。
结果为，在MR成像和CT图像(分别为r2 = 0.85、0.71； P < .001)上，自动WML体积与专家勾画WML体积具有高度相关性。CT图像上，与WML MR成像相关的自动识别图空间相似关系与专家勾画WML空间相似关系并无显着性差异。每个专家WML体积数值间相关性较高(r2 = 0.85)，但在均值估计差异较大(范围为 91%均值估计； 中位数为11 mL；范围为0.2-68 mL)。在自动分级和专家分级间一致性为0.60 (Wahlund system)和0.64 (van Swieten system)、0.51 和0.67 (P < .01)。准确性不受已有梗死、急性脑梗死变化或脑萎缩影响(P > .05)。自动预处理失败率为4%。总自动处理时间为109秒。
本研究表明，该自动定量CT脑白质病变方法与专家分析结果具有相似准确性。
原始出处：
Chen L， Carlton Jones AL， Mair G. et al.Rapid Automated Quantification of Cerebral Leukoaraiosis on CT Images： A Multicenter Validation Study.Radiology.DOI：10.1148/radiol.2018171567
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