Abbonarsi

Leveraging artificial intelligence in ischemic stroke imaging - 18/06/22

Doi : 10.1016/j.neurad.2021.05.001 
Omid Shafaat a , Joshua D. Bernstock b , Amir Shafaat c , Vivek S. Yedavalli a , Galal Elsayed d , Saksham Gupta b , Ehsan Sotoudeh e , Haris I. Sair a, f , David M. Yousem a , Houman Sotoudeh g,
a The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, Johns Hopkins University School of Medicine, 1800 Orleans St, Baltimore, MD 21287, USA 
b Department of Neurosurgery, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School, Hale Building, 60 Fenwood Road, Boston, MA 02115, USA 
c Department of Mechanical Engineering, Arak University of Technology, Daneshgah St, 38181-41167 Arak, Iran 
d Department of Neurosurgery, University of Alabama at Birmingham, 1960 6th Ave. S., Birmingham, AL 35233, USA 
e Department of Surgery, Iranian Hospital in Dubai, P.O.BOX: 2330, Al-Wasl Road, Dubai 2330, UAE 
f Radiology Artificial Intelligence Lab (RAIL), Malone Center for Engineering in Healthcare, Johns Hopkins University Whiting School of Engineering, 600 North Wolfe Street, Baltimore, MD 21287, USA 
g Department of Radiology, University of Alabama at Birmingham, 619 19th St S, Birmingham, AL 35294, USA 

Corresponding author at: Division of Neuroradiology, Department of Radiology, University of Alabama at Birmingham, 619 19th St S, Birmingham, AL 35294, USA.Division of NeuroradiologyDepartment of RadiologyUniversity of Alabama at Birmingham619 19th St SBirminghamAL35294USA

Abstract

Artificial intelligence (AI) is having a disruptive and transformative effect on clinical medicine. Prompt clinical diagnosis and imaging are critical for minimizing the morbidity and mortality associated with ischemic strokes. Clinicians must understand the current strengths and limitations of AI to provide optimal patient care. Ischemic stroke is one of the medical fields that have been extensively evaluated by artificial intelligence. Presented herein is a review of artificial intelligence applied to clinical management of stroke, geared toward clinicians. In this review, we explain the basic concept of AI and machine learning. This review is without coding and mathematical details and targets the clinicians involved in stroke management without any computer or mathematics’ background. Here the AI application in ischemic stroke is summarized and classified into stroke imaging (automated diagnosis of brain infarction, automated ASPECT score calculation, infarction segmentation), prognosis prediction, and patients’ selection for treatment.

Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.

Abbreviations : AI, rtPA, ML, SVM, ANN, CNN, RF, GBM, DT, XGB, ASPECT, MCA, DWI, AUC, LVO, MLP, kNN, PPV, NPV, ATLAS, 3D, mRS, ICH, pCASL, ROC, rs-fMRI, ASTRAL, THRIVE, SVM+PCA, NB, LR, DNN, fMRI, RFNN, AE, DTI, FLAIR

Keywords : Stroke, Brain ischemia, Artificial intelligence, Machine learning, Neural network


Mappa


© 2021  Elsevier Masson SAS. Tutti i diritti riservati.
Aggiungere alla mia biblioteca Togliere dalla mia biblioteca Stampare
Esportazione

    Citazioni Export

  • File

  • Contenuto

Vol 49 - N° 4

P. 343-351 - giugno 2022 Ritorno al numero
Articolo precedente Articolo precedente
  • Reorganizing brain structure through olfactory training in post-traumatic smell impairment: An MRI study
  • Abolhasan Rezaeyan, Somayeh Asadi, S. Kamran Kamrava, Samideh Khoei, Arash Zare-Sadeghi
| Articolo seguente Articolo seguente
  • The “tigroid” pattern of medullary lesion in craniocervical dural arteriovenous fistula: A neglected radiological finding
  • Mao Liu, Dai-Shi Tian

Benvenuto su EM|consulte, il riferimento dei professionisti della salute.
L'accesso al testo integrale di questo articolo richiede un abbonamento.

Già abbonato a @@106933@@ rivista ?

@@150455@@ Voir plus

Il mio account


Dichiarazione CNIL

EM-CONSULTE.COM è registrato presso la CNIL, dichiarazione n. 1286925.

Ai sensi della legge n. 78-17 del 6 gennaio 1978 sull'informatica, sui file e sulle libertà, Lei puo' esercitare i diritti di opposizione (art.26 della legge), di accesso (art.34 a 38 Legge), e di rettifica (art.36 della legge) per i dati che La riguardano. Lei puo' cosi chiedere che siano rettificati, compeltati, chiariti, aggiornati o cancellati i suoi dati personali inesati, incompleti, equivoci, obsoleti o la cui raccolta o di uso o di conservazione sono vietati.
Le informazioni relative ai visitatori del nostro sito, compresa la loro identità, sono confidenziali.
Il responsabile del sito si impegna sull'onore a rispettare le condizioni legali di confidenzialità applicabili in Francia e a non divulgare tali informazioni a terzi.


Tutto il contenuto di questo sito: Copyright © 2026 Elsevier, i suoi licenziatari e contributori. Tutti i diritti sono riservati. Inclusi diritti per estrazione di testo e di dati, addestramento dell’intelligenza artificiale, e tecnologie simili. Per tutto il contenuto ‘open access’ sono applicati i termini della licenza Creative Commons.