Automated Segmentation of Ischemic Stroke Lesions in Non-Contrast Computed Tomography Images for Enhanced Treatment and Prognosis

要約

脳卒中は世界で 2 番目に多い死因であり、低・中所得国 (LMIC) でますます蔓延しています。
タイムリーな介入は、脳卒中の生存率と治療後の生活の質に大きな影響を与える可能性があります。
しかし、脳卒中とそのサブタイプを確認するための標準的で最も広く利用されている画像法である NCCT は、虚血性脳卒中の場合に採用するのがより難しく、時間がかかります。
このため、我々は、早期治療を強化し、虚血性脳卒中患者の予後を改善することを目的として、nnU-Net フレームワークを使用した NCCT における虚血性脳卒中病変セグメンテーションの自動化方法を開発しました。
サンプリングされたデータセットでは、Dice スコア 0.596、Intersection over Union (IoU) スコア 0.501 を達成しました。
外れ値を調整した後、これらのスコアは、Dice スコアでは 0.752、IoU では 0.643 に改善されました。
梗塞領域を適切に描写することは、臨床医が梗塞の潜在的な影響をより適切に評価し、治療手順を導くのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Stroke is the second leading cause of death worldwide, and is increasingly prevalent in low- and middle-income countries (LMICs). Timely interventions can significantly influence stroke survivability and the quality of life after treatment. However, the standard and most widely available imaging method for confirming strokes and their sub-types, the NCCT, is more challenging and time-consuming to employ in cases of ischemic stroke. For this reason, we developed an automated method for ischemic stroke lesion segmentation in NCCTs using the nnU-Net frame work, aimed at enhancing early treatment and improving the prognosis of ischemic stroke patients. We achieved Dice scores of 0.596 and Intersection over Union (IoU) scores of 0.501 on the sampled dataset. After adjusting for outliers, these scores improved to 0.752 for the Dice score and 0.643 for the IoU. Proper delineation of the region of infarction can help clinicians better assess the potential impact of the infarction, and guide treatment procedures.

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