研究团队回顾性收集了一千余例急性缺血性脑卒中患者数据，并根据 NIHSS 评分将患者分为轻度（NIHSS<5）与中重度（NIHSS≥5）两组，构建了八种不同的对照模型，包括临床模型、基于放射组学的单序列 MRI 模型以及基于 Vision Transformer（ViT）的多模态深度学习模型，并探索了早期融合、后期融合、完全交叉融合和 DWI 主导交叉融合等多种融合策略。
在本研究中，深睿医疗与新疆医科大学第一附属医院联合开展工作，并提供了深度学习技术与算法支持。结果显示，使用 DWI 序列为主的交叉融合模型（Model 8）表现最佳，在多个评估指标上均取得了优异成绩。
研究框架图
该研究表明，基于ViT的深度学习模型能够在急性缺血性脑卒中的严重程度评估中提供强有力的支持。通过结合多种MRI序列，模型能够全面捕捉脑卒中的相关病变信息，预测AIS患者的NIHSS评分。研究还进一步展示了该模型在不同临床亚组中的优异表现，尤其是在BMI、糖尿病等因素的影响下，模型依然能够保持高效的预测能力。此外，该研究还利用Grad-CAM技术进行了深度学习模型的可解释性分析，成功可视化了与预测结果相关的关键脑区，为医生提供了更直观的病灶分析。这一成果不仅提升了模型的临床适用性，还为临床决策提供了更加精准的支持。
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