MRT-Radiomics: Zeitfensterbestimmung beim akuten Infarkt im hinteren Kreislauf

Das Zeitfenster zwischen Auftreten klinischer Symptome und gezielter Therapie ist beim akuten ischämischen Schlaganfall (AIS) essentiell für das klinische Ergebnis. Bei einem Teil der Patienten ist das Zeitfenster allerdings unklar. Modelle des maschinellen Lernens zur Bestimmung des Zeitpunktes des Auftretens eines AIS basieren derzeit vorwiegend auf Infarkten im vorderen Kreislauf. Geeignete Algorithmen für den hinteren Kreislauf fehlen bisher.

Fazit

Die Autoren haben ein ML-Modell mit hoher Spezifität und Stabilität zur Identifizierung von PCIS-Patienten entwickelt, die sich im Zeitfenster von 4,5 h nach Einsetzen der klinischen Symptomatik befinden. Der Algorithmus erfordert ausschließlich eine DWI-Sequenz. Nach Meinung der "Autoren kann das Model hilfreich sein, um die Häufigkeit von Thrombolyse-assoziierten Hirnblutungen aufgrund einer Fehleinschätzung des Infarktbeginns zu reduzieren.

Publication History

Article published online:
01 October 2024