Predicting infarct outcomes after extended time window thrombectomy in large vessel occlusion using knowledge guided deep learning.

요약· AI 생성

1) 급성 허혈성 뇌졸중에서 증상 발생 6시간 이후 기계적 혈전제거술 후 최종 뇌경색 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 개발했습니다. 2) 2020년부터 2024년까지 3개 센터에서 221명의 환자를 대상으로 한 후향적 연구를 시행했습니다. 3) 측부순환, 경색 확률, 동맥 영역 정보를 통합한 UnifiedNet 모델이 가장 높은 성능을 보였습니다(Dice 계수 0.82, IoU 0.71). 4) 의학적 지식을 통합한 모든 모델이 기본 모델보다 유의하게 우수한 성능을 나타냈습니다. 5) 딥러닝에 의학적 지식을 결합하면 연장된 시간창에서 혈전제거술을 받는 환자의 경색 예측 정확도가 향상됩니다.