Machine learning to predict penumbra core mismatch in acute ischemic stroke using clinical note data
Abstract In acute ischemic stroke due to large-vessel occlusion (AIS-LVO), late-window endovascular thrombectomy (EVT) decisions depend on penumbra-to-core (P:C) mismatch from computed tomographic perfusion (CTP). We developed multiple machine learning (ML) models to predict P:C ratios from a retros...
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| Principais autores: | , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
Nature Portfolio
2025-06-01
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| coleção: | npj Digital Medicine |
| Acesso em linha: | https://doi.org/10.1038/s41746-025-01703-1 |
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