S'abonner

Deep learning models based on DWI-MRI for prognosis prediction in acute ischemic stroke receiving intravenous thrombolysis: Development and validation - 29/10/25

Doi : 10.1016/j.neurad.2025.101391 
Huan Yang a, Wenxi Wang b, Xin Zhao c, Qi Xuan a, Cao Jiang d, Bo Zhao b, ⁎
a Department of Emergency, First Hospital of Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066000, China 
b Department of Radiology, First Hospital of Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066000, China 
c Department of Neurology, Traditional Chinese Medicine Hospital of Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066000, China 
d Department of Neurology, People's Hospital of Funing District Qinhuangdao, Hebei 066000, China 

⁎Corresponding author.

Highlights

•
Developed predictive models for AIS prognosis based on DWI-MRI and clinical data.
•
Deep learning models outperformed traditional machine learning models.
•
Combined deep learning and clinical features achieved the highest predictive accuracy.
•
Findings support the clinical potential of deep learning models in stroke management.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Objective

To develop and validate predictive models based on diffusion-weighted imaging MRI (DWI-MRI) for assessing the prognosis of patients with acute ischemic stroke (AIS) treated with intravenous thrombolysis, and to compare the performance of deep learning versus traditional machine learning methods.

Materials and methods

A retrospective analysis was conducted on 682 AIS patients from two hospitals. Data from Hospital 1 were divided into a training set (70 %) and a test set (30 %), while data from Hospital 2 were used for external validation. Five predictive models were developed: Model A (clinical features), Model B (radiomic features based on DWI-MRI), Model C (deep learning features), Model D (clinical + radiomic features), and Model E (clinical + deep learning features). Performance metrics included Area Under the Curve (AUC), sensitivity, specificity, and accuracy.

Results

In the test set, Models A, B, and C achieved AUCs of 0.760, 0.820, and 0.857, respectively. The combined models, D and E, showed superior performance with AUCs of 0.904 and 0.925, respectively. Model E outperformed Model D and also demonstrated robust performance in external validation (AUC = 0.937).

Conclusion

Deep learning models integrating DWI-MRI and clinical features outperformed traditional methods, demonstrating strong generalizability in external validation. These models may support clinical decision-making in AIS prognosis.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keyword : Acute Ischemic Stroke, DWI-MRI, Intravenous Thrombolysis, Machine Learning, Deep Learning


Plan


© 2025  Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 52 - N° 6

Article 101391- novembre 2025 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Diagnostic value of centrally restricted diffusion in differentiating radiation necrosis from tumor progression in brain metastases: A single-center observational study
  • Valentin Laigle, Laure Thomas, Thiebaud Picart, Emanuele Tommasino, Chloé Dumot, Anne d’Hombres, Loïc Feuvret, Emilien Jupin-Delevaux, Delphine Gamondès, Marc Hermier, François Cotton, Jérôme Honnorat, François Ducray, Yves Berthezène, Alexandre Bani-Sadr
| Article suivant Article suivant
  • Increased 18F-FAPI-04 uptake in neurofibromatosis type 1 in a patient with synchronous bilateral breast cancer
  • Yuting Wu, Chunxiu Yuan, Dongju Li, Xiaowei Ma, Jiqin Yang

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.