ISLES’24: Improving final infarct prediction in ischemic stroke using multimodal imaging and clinical data

要約

虚血性脳卒中治療の決定には、コア（不可逆的に損傷した組織）とペナンブラ（回復可能な組織）の体積を正確に推定することが不可欠です。
臨床標準である灌流 CT はこれらの体積を推定しますが、デコンボリューション アルゴリズム、実装、およびしきい値の変動の影響を受けます。
コア組織は時間の経過とともに拡大し、その成長速度は血栓の位置、側副血行、および固有の患者固有の要因によって影響を受けます。
この組織の成長を理解することは、患者を包括的な脳卒中センターに搬送する必要性を判断し、機械的血栓除去術中の追加の再灌流の利点を予測し、最終的な臨床転帰を予測するために重要です。
この研究は、介入前の急性脳卒中画像と臨床データから最終的な治療後の脳梗塞予測に取り組む ISLES’24 チャレンジを提示します。
ISLES’24 は、フル CT 急性期脳卒中イメージング、亜急性追跡 MRI、臨床表データなど、参加者がアクセス可能なすべての臨床データを利用できる独自の 360 度設定を確立します。
この研究の貢献は 2 つあります。まず、ISLES’24 チャレンジを通じて、最終的な脳梗塞セグメント化アルゴリズムの標準化されたベンチマークを導入します。
次に、精選されたデータセットで優れた方法を特定することにより、マルチモーダルイメージングと臨床データ戦略を使用して梗塞セグメンテーションに関する洞察を提供します。
この課題の成果により、臨床上の意思決定が強化され、患者の転帰予測が改善されることが期待されています。
データ、パフォーマンス評価スクリプト、主要なアルゴリズム戦略を含むすべての ISLES’24 資料は、\url{https://isles-24.grand-challenge.org/} から研究コミュニティで利用できます。

要約(オリジナル)

Accurate estimation of core (irreversibly damaged tissue) and penumbra (salvageable tissue) volumes is essential for ischemic stroke treatment decisions. Perfusion CT, the clinical standard, estimates these volumes but is affected by variations in deconvolution algorithms, implementations, and thresholds. Core tissue expands over time, with growth rates influenced by thrombus location, collateral circulation, and inherent patient-specific factors. Understanding this tissue growth is crucial for determining the need to transfer patients to comprehensive stroke centers, predicting the benefits of additional reperfusion attempts during mechanical thrombectomy, and forecasting final clinical outcomes. This work presents the ISLES’24 challenge, which addresses final post-treatment stroke infarct prediction from pre-interventional acute stroke imaging and clinical data. ISLES’24 establishes a unique 360-degree setting where all feasibly accessible clinical data are available for participants, including full CT acute stroke imaging, sub-acute follow-up MRI, and clinical tabular data. The contributions of this work are two-fold: first, we introduce a standardized benchmarking of final stroke infarct segmentation algorithms through the ISLES’24 challenge; second, we provide insights into infarct segmentation using multimodal imaging and clinical data strategies by identifying outperforming methods on a finely curated dataset. The outputs of this challenge are anticipated to enhance clinical decision-making and improve patient outcome predictions. All ISLES’24 materials, including data, performance evaluation scripts, and leading algorithmic strategies, are available to the research community following \url{https://isles-24.grand-challenge.org/}.

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