신경학적 예후 예측을 위한 외상성 뇌손상 환자의 초기 스캔 진화에 대한 인공지능 분석 (RADIOMIC-TBI)

외상성 뇌 손상은 중요한 이환율의 원인이 되는 흔하고 심각한 병리학입니다. TBI는 초기 식별이 어려운 다양한 진화의 복잡한 병리학적 실체로 간주될 수 있는 반면, 이 병리의 주요 문제는 초기 대뇌 공격으로 인한 병변의 예방 및 관리에 달려 있습니다.

다른 진화적 프로필이 존재하는 것으로 보이며 때로는 공존합니다: 부종 진화, 출혈성 변형 및/또는 뇌수종 발현과 관련된 뇌척수액(CSF) 재흡수 문제.

현재 이러한 다양한 병변 진화의 시각화, 정량화 및 예측을 허용하는 일상적인 임상 관리에 사용할 수 있는 이미징 방법이 없습니다.

CT 스캔은 TBI 환자 모니터링을 위한 참조 이미징 방법입니다. 그것은 병변 설명, 치료 적응 및 예후 평가를 허용합니다.

일상적인 검사로 사용되더라도 대뇌 스캐너의 분석은 여전히 ​​수동적이고 비정량적이며 병변의 진화에 관한 한 약간의 유익한 분석을 합니다.

최근 AI 접근 방식을 사용한 자동 MRI 분석이 확립되어 다음을 허용합니다.

1. - 육안으로 볼 수 없는 영상의 모습을 보여주기 위해
2. - 다양한 조직(부종, 출혈...)을 자동으로 분할하고 정량화합니다. CT 스캔에 대한 이러한 종류의 분석에 대한 첫 번째 테스트는 이 기술이 MRI에서 CT 스캔으로 이전될 수 있으며 더 중요한 것은 뇌 병변 진화에 대한 새로운 정량적 정보를 제공한다는 것을 보여줍니다.