Hämatomexpansionen spontaner intrazerebraler Blutungen sind ein unabhängiger Prädiktor
für frühe ungünstige Verläufe und eine schlechte Prognose. Darüber hinaus ist die
Hämatomexpansion der einzige modifizierbare Risikofaktor. Semantische Features in
der unverstärkten CT beruhen auf der subjektiven Auswertung, sind somit untersucherabhängig
und waren wenig sensitiv. Die Studiengruppe entwickelte ein auf tiefem Lernen basierendes
Modell mit automatischer Segmentation, Klassifikation und der Kombination mit einem
Radiomics-Score, das zuverlässig eine Hämatomexpansion vorhersagte.
