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Comparison of Automated and Visual DWI ASPECTS in Acute Ischemic Stroke - 10/03/19

Doi : 10.1016/j.neurad.2019.02.006 
E Kellner 1, , M Reisert 1, VG Kiselev 1, CJ Maurer 2, H Urbach 3, K Egger 3
1 Department of Radiology, Medical Physics, Medical Center – University of Freiburg, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Germany 
2 Department of Diagnostic and Interventional Radiology and Neuroradiology, Augsburg Hospital, Germany 
3 Department of Neuroradiology, Medical Center – University of Freiburg, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Germany 

Corresponding author: University Medical Center Freiburg, Department of Radiology, Medical Physics, Breisacherstr. 60a, 79106 Freiburg, GermanyUniversity Medical Center Freiburg, Department of Radiology, Medical Physics, Breisacherstr. 60aFreiburg79106Germany
Sous presse. Manuscrit accepté. Disponible en ligne depuis le Sunday 10 March 2019
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Abstract

Background and purpose: To assess intra-and inter-rater agreement of the ASPECTS (Alberta Stroke Program Early CT Score) based on diffusion-weighted MRI and to compare it with fully - automated methods (eASPECTS).

Methods: DWI-ASPECTS of scans of 96 patients with acute ischemic stroke was rated by 2 experts. Automated methods based on thresholding the affected volumes of a coregistered atlas, and a regression tree learning method were established. Intra-rater, inter-rater and human-rater vs. automated methods agreements were investigated based on the intraclass correlation coefficients (ICC) and Bland Altman plots.

Results: Intra-rater agreement was good for both raters (ICC of 0.91 and 0.93). Inter-rater agreement was worse (ICC = 0.86) indicating a slight bias between both raters. Agreement with automated methods ranged from 0.81 to 0.87. Root-mean-squared deviation was 0.89 and 0.69 for the human raters and ranged from 0.95 to 1.24 for the automated methods.

Conclusions: Agreement values are on the same order or higher compared to a literature review of CT-based ASPECTS. Automated methods perform slightly worse than human expert ratings, but they still have enough power to determine the DWI-ASPECTS with good precision in a clinical setting.

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