Deep Enhanced Imaging nell'ictus e nella neurologia vascolare

La diagnosi precoce dell'infarto cerebrale, il rilevamento della penombra ischemica, la valutazione della circolazione collaterale e l'identificazione delle lesioni vascolari mediante imaging sono fondamentali per la decisione terapeutica e il miglioramento dell'esito dell'ictus cerebrale. La tomografia computerizzata multimodale (CT) e la risonanza magnetica (RM) sono gli approcci più diffusi e accessibili negli scenari clinici. Questi due approcci sono declassati dall'esposizione alle radiazioni o dal lungo tempo di scansione che può ostacolare il trattamento rapido per i pazienti. Il deep learning ha mostrato risultati sostanziali nel miglioramento dell'imaging medico. Il valore aggiunto del metodo di deep learning nell'ictus e nella neurologia vascolare non è stato completamente convalidato. In questo studio, abbiamo mirato a indagare le prestazioni della tomografia computerizzata avanzata (TC) o della risonanza magnetica (MR) mediante deep learning rispetto alla TC convenzionale o alla RM nell'ictus cerebrale e nella neurologia vascolare. Ci aspettiamo che il metodo di imaging potenziato in profondità possa ridurre il tempo di permanenza nella sessione di imaging dei pazienti con ictus, ottimizzare la qualità complessiva dell'imaging e migliorare la cura dei pazienti nella sessione di imaging.