Automated rating of Fazekas scale in fluid-attenuated inversion recovery MRI for ischemic stroke or transient ischemic attack using machine learning
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-09-02 03:36
摘要：
本研究开发了一种基于深度学习的自动化白质高信号分级模型，针对缺血性中风患者进行评估。该模型通过对T2加权FLAIR图像进行自动分割和评分，展示了高准确性和可靠性。研究结果表明，该方法在内部测试集中的AUPRC达到0.81，能够有效评估白质高信号负担，可能有助于预测未来的血管事件。
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关键证据
研究开发了一种自动化的白质高信号分级模型，适用于缺血性中风患者。
模型在内部测试集中的AUPRC为0.81，显示出良好的性能。
该方法提供了一种高效的工具，用于评估白质高信号负担，可能有助于预测未来的血管事件。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种基于深度学习的自动化白质高信号分级模型，针对缺血性中风患者进行评估。该模型通过对T2加权FLAIR图像进行自动分割和评分，展示了高准确性和可靠性。研究结果表明，该方法在内部测试集中的AUPRC达到0.81，能够有效评估白质高信号负担，可能有助于预测未来的血管事件。