Biomarqueur généré par IA pour quantifier le mismatch flair-diffusion dans l'AVC.

IF 3 3区医学 Q2 CLINICAL NEUROLOGY

Journal of Neuroradiology Pub Date : 2025-02-19 DOI:10.1016/j.neurad.2025.101268

Joseph Benzakoun , Anke Wouters , Bertrand Lapergue , Grégoire Boulouis , Alice Le Berre , Wagih Ben Hassen , Olivier Naggara , Robin Lemmens , Catherine Oppenheim

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Abstract

Contexte

Dans 15 % des AVC ischémiques, l'heure de début des symptômes est inconnue, excluant les patients concernés de la fenêtre de thrombolyse intraveineuse (0 à 4,5 heures après l'AVC). Le mismatch entre les séquences de diffusion (DWI) et FLAIR permet d'identifier les patients éligibles au traitement, mais sa reproductibilité inter- et intra-observateur est faible.

Objectif

Développer et valider un biomarqueur d'imagerie quantitatif basé sur l'intelligence artificielle, appelé ‘FLAIR Visibility Area’ (FVA), dérivé uniquement de la DWI, afin de prédire le mismatch DWI-FLAIR.

Méthodes

Étude rétrospective incluant des patients AVC des cohortes ETIS (cohorte de développement, 2018-2024) et WAKE-UP (cohorte de validation, 2012-2017). Le mismatch DWI-FLAIR a été évalué visuellement. Un modèle prédictif a été entraîné pour estimer le volume des zones FLAIR visibles (FVA) segmentées manuellement sur les IRM initiales (H0) et de suivi (H24), en utilisant uniquement la séquence DWI. Les performances, l'aire sous la courbe ROC (AUC) et le seuil optimal de FVA pour prédire le mismatch ont été évaluées sur les IRM H0.

Résultats

La cohorte de développement comprenait 3605 IRM (2922 patients, âge moyen : 70,5ans), et la cohorte de validation 844 IRM (844 patients, âge moyen : 65,5ans). Le FVA a montré une bonne capacité prédictive du mismatch DWI-FLAIR dans les IRM H0 des cohortes de développement (n=2453, AUC=0,85 [IC95%:0,84-0,87]) et de validation (n=844, AUC=0,86 [IC95%:0,84-0,89]). Avec un seuil optimal de 0,5 mL, la sensibilité et la spécificité pour la détection du mismatch étaient respectivement de 70% [IC95%:66-74%] et 88% [IC95%:83-91%] dans la cohorte de validation. (Fig. 1,2)

Conclusion

Le FVA, dérivé uniquement des séquences DWI, permet de prédire le mismatch DWI-FLAIR chez les patients présentant un AVC ischémique avec heure de début inconnue. Il pourrait aider les cliniciens en cas de difficultés d’évaluation visuelle ou d'absence de séquence FLAIR.

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人工智能生成的生物标志物，用于量化中风中呼吸扩散不匹配。

15%的缺血性中风患者的症状开始时间未知，不包括静脉血栓形成窗口患者（中风后0 - 4.5小时）。扩散序列（DWI）和FLAIR之间的不匹配使识别符合治疗条件的患者成为可能，但其在观察者之间和观察者内的再现性很低。开发和验证一种基于人工智能的定量成像生物标志物，称为“FLAIR可见度区”（FVA），仅从DWI派生，以预测DWI-FLAIR错配。ETIS队列（开发队列，2018-2024）和WAKE-UP队列（验证队列，2012-2017）中脑卒中患者的回顾性研究。对DWI-FLAIR进行了视觉评估。一个预测模型已经被训练来估计在初始MRI （H0）和随访MRI （H24）上手动分割的可见FLAIR区（FVA）的体积，仅使用DWI序列。在H0 MRI上评估了性能、ROC （AUC）曲线下区域和预测不匹配的最佳FVA阈值。发展队列包括3605例MRI（2922例患者，平均年龄：70.5岁）和844例MRI验证队列（844例患者，平均年龄：65.5岁）。FVA在发展队列的H0 MRI （n=2453， AUC= 0.85 [95% ICU: 0.84 - 0.87]）和验证（n=844， AUC= 0.86 [95% ICU: 0.84 - 0.89]）中显示了良好的DWI-FLAIR错配的预测能力。在0.5 mL的最佳阈值下，验证队列中不匹配检测的敏感性和特异性分别为70% （95% IC95%:66-74%）和88% （95% IC95%:83-91%）。FVA仅从DWI序列中提取，可预测缺血性中风患者的DWI-FLAIR不匹配，发病时间未知。它可以帮助临床医生在视觉评估困难或缺乏FLAIR序列的情况下。

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来源期刊

Journal of Neuroradiology 医学-核医学

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期刊介绍： The Journal of Neuroradiology is a peer-reviewed journal, publishing worldwide clinical and basic research in the field of diagnostic and Interventional neuroradiology, translational and molecular neuroimaging, and artificial intelligence in neuroradiology. The Journal of Neuroradiology considers for publication articles, reviews, technical notes and letters to the editors (correspondence section), provided that the methodology and scientific content are of high quality, and that the results will have substantial clinical impact and/or physiological importance.