Titre : Éphrine A3

Éphrine A3 : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Deep Learning
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Sources (10000 au total)

Prediction of cerebral hemorrhagic transformation after thrombectomy using a deep learning of dual-energy CT.

To develop and validate a deep learning model for predicting hemorrhagic transformation after endovascular thrombectomy using dual-energy computed tomography (CT).... This was a retrospective study from a prospective registry of acute ischemic stroke. Patients admitted between May 2019 and February 2023 who underwent endovascular thrombectomy for acute anterior cir... Total of 202 patients (mean age 71.4 years ± 14.5 [standard deviation], 92 men) were included, with 109 (54.0%) patients having hemorrhagic transformation. The deep learning model performed consistent... A deep learning model was developed and validated for prediction of hemorrhagic transformation after endovascular thrombectomy in patients with acute stroke using dual-energy computed tomography.... This study demonstrates that a convolutional neural network (CNN) can be utilized on dual-energy computed tomography (DECT) for the accurate prediction of hemorrhagic transformation after thrombectomy... • Iodine leakage on dual-energy CT after thrombectomy may be from blood-brain barrier disruption. • A convolutional neural network on post-thrombectomy dual-energy CT enables individualized prediction...

Application of a deep learning system to detect papilledema on nonmydriatic ocular fundus photographs in an emergency department.

The Fundus photography vs. Ophthalmoscopy Trial Outcomes in the Emergency Department (FOTO-ED) studies showed that ED providers poorly recognized funduscopic findings in ED patients. We tested a modif... Retrospective secondary analysis of a cohort of patients included in the FOTO-ED studies.... The testing dataset included 1608 photographs obtained in 828 patients from the FOTO-ED studies. Photographs were reclassified according to the optic disc classification system used by the deep learni... The BONSAI-deep learning system successfully distinguished normal from abnormal optic discs [(AUC 0.92 (95%CI, 0.90-0.93); sensitivity 75.6% (73.7%-77.5%) and specificity 89.6% (86.3%-92.8%)], and pap... The BONSAI deep learning system was able to reliably identify papilledema and normal optic discs on non-mydriatic photographs obtained in the FOTO-ED studies. Our deep learning system has excellent po...