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MRI-Based Prediction of Clinical Improvement Following Ventricular Shunt Placement for Normal Pressure Hydrocephalus (NPH): Development and Evaluation of an Integrated Multi-Sequence Machine Learning Algorithm

医学 常压脑积水 分流(医疗) 脑积水 磁共振成像 算法 放射科 外科 内科学 计算机科学 疾病 痴呆
作者
Owen P. Leary,Zhusi Zhong,Lei Bi,Zhicheng Jiao,Yuwei Dai,Kevin Sheng‐Kai,Shanzeh Sayied,Daniel Kargilis,Maliha Imami,Terrance T. Healey,Xue Feng,Gerald J Riccardello,Scott Collins,Konstantina Svokos,Abhay Moghekar,Li Yang,Harrison X. Bai,Petra M. Klinge,Jerrold L. Boxerman
出处
期刊:American Journal of Neuroradiology [American Society of Neuroradiology]
卷期号:: ajnr.A8372-ajnr.A8372
标识
DOI:10.3174/ajnr.a8372
摘要

Symptoms of normal pressure hydrocephalus (NPH) are sometimes refractory to shunt placement, with limited ability to predict improvement for individual patients. We evaluated an MRI-based artificial intelligence method to predict post-shunt NPH symptom improvement.
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