Diep verbeterde beeldvorming bij beroerte en vasculaire neurologie

Vroege diagnose van herseninfarct, detectie van ischemische penumbra, evaluatie van collaterale circulatie en identificatie van vasculaire laesies door middel van beeldvorming zijn van cruciaal belang voor de beslissing over de behandeling en verbetering van de uitkomst bij cerebrale beroerte. Multimodale computertomografie (CT) en magnetische resonantie (MR) beeldvorming zijn de meest voorkomende en toegankelijke benaderingen in klinische scenario's. Deze twee benaderingen worden gedegradeerd door blootstelling aan straling of door een lange scantijd, wat een snelle behandeling van patiënten kan belemmeren. Diep leren heeft substantiële resultaten opgeleverd op het gebied van verbetering van medische beeldvorming. De toegevoegde waarde van de deep learning-methode bij beroerte en vasculaire neurologie is nog niet grondig gevalideerd. In deze studie wilden we de prestaties van verbeterde computertomografie (CT) of magnetische resonantie (MR) beeldvorming door diep leren te onderzoeken in vergelijking met conventionele CT- of MR-beeldvorming bij herseninfarct en vasculaire neurologie. We verwachten dat de deep-enhanced imaging-methode het verblijf in de beeldvormingssessie van patiënten met een beroerte kan verkorten, de algehele beeldkwaliteit kan optimaliseren en de zorg voor patiënten tijdens de beeldvormingssessie kan verbeteren.