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कंप्यूटर सहायता प्राप्त एन्यूरिज्म वृद्धि मूल्यांकन और पता लगाना (एजीईडी): क्लिनिकल एन्यूरिज्म फॉलो-अप के साथ तुलना

आइची चिएन*, ज़िगा स्पिकलिन, ज़िगा बिज्जाक, काम्बिज़ नेल

पृष्ठभूमि: चूँकि बढ़ते हुए इंट्राक्रैनील एन्यूरिज्म (IA) के फटने की संभावना अधिक होती है, इसलिए वृद्धि का पता लगाना बिना फटे IA फॉलो-अप का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। हाल के अध्ययनों ने लगातार दिखाया है कि IA वृद्धि का पता लगाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर छोटे एन्यूरिज्म में। इस अध्ययन में, हम एन्यूरिज्म वृद्धि का पता लगाने में सहायता के लिए एक स्वचालित कम्प्यूटेशनल विधि प्रस्तुत करते हैं।

विधियाँ: IA छवियों पर आधारित एक विश्लेषण कार्यक्रम, एन्यूरिज्म वृद्धि मूल्यांकन और पता लगाने (AGED) को विकसित किया गया था। यह सत्यापित करने के लिए कि कार्यक्रम नैदानिक ​​एन्यूरिज्म वृद्धि का संतोषजनक ढंग से पता लगा सकता है, हमने IA अनुवर्ती के दौरान वृद्धि के नैदानिक ​​निर्धारणों को स्वर्ण मानक के रूप में उपयोग करते हुए यह तुलनात्मक अध्ययन किया। IA प्रगति की निगरानी के लिए नैदानिक ​​मस्तिष्क CTA के बाद बिना टूटे, थैलीनुमा IA वाले रोगियों की समीक्षा की गई। 20 अनुदैर्ध्य-अनुसरण वाले ICA IA से 48 IA छवि श्रृंखलाओं का AGED का उपयोग करके विश्लेषण किया गया और IA रूपात्मक विशेषताओं का एक सेट गणना की गई। वृद्धि का पता लगाने के लिए प्रत्येक विशेषता के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकीय परीक्षण और ROC विश्लेषण किया गया।

परिणाम: स्वचालित रूप से गणना की गई आकृति विज्ञान संबंधी विशेषताओं के सेट ने मानक, मैनुअल क्लिनिकल IA वृद्धि मूल्यांकन के तुलनीय परिणाम प्रदर्शित किए। विशेष रूप से, स्वचालित रूप से गणना की गई HMAX, स्थिर बनाम बढ़ते IA में अंतर करने में बेहतर (AUC=0.958) थी, उसके बाद V और SA (AUC=0.927 और 0.917, क्रमशः) थे।

निष्कर्ष: हमारे निष्कर्ष मानक नैदानिक ​​मूल्यांकन के लिए उपयोगी सहायक के रूप में अनुक्रमिक इमेजिंग अध्ययनों से IA वृद्धि का पता लगाने के स्वचालित तरीकों का समर्थन करते हैं। AGED-जनित वृद्धि का पता लगाने से IA वृद्धि के लक्षण वर्णन और पता लगाने में मदद मिलती है, साथ ही मैनुअल माप से जुड़ी परिवर्तनशीलता को कम करने की क्षमता भी होती है।