Localization of perfusion abnormalities in brain SPECT imaging (Honorable Mention Poster Award)
Notice bibliographique
Résumé
SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography) imagery has become widely available and is particularly useful for regional cerebral blood flow (rCBF) studies. Distribution of rCBF is still essentially studied by visual observation, searching for abnormalities, and comparing with other studies. In order to facilitate the localization of these abnormalities, we propose a simple, automatic and direct method to register a SPECT rCBF study with a commonly used atlas in the neurological community, the Talairach Atlas. The Talairach atlas still gives today the most extensive information of regions of interests, coupled with a coordinate system. The proposed method will therefore allow a physician to precisely navigate in a SPECT image by interpreting the abnormalities coordinates. The registration of these two volumes is carried out in two steps, a rough alignment followed by an elastic registration. The rough alignment step consists in computing the mass centroid of each volume and in scaling the volumes accordingly if necessary. A simple threshold method (30% of the maximum intensity of the SPECT image) is used to determine the volume of the brain being studied. In order to facilitate the fine registration, the Talairach atlas was previously segmented in three classes: cerebrospinal fluid (CSF), white and gray matters. Then, an automatic intensity transformation as well as a low-pass filtering is performed to closely resemble the spatial resolution and intensities of the SPECT volume. This intensity transformation is a simple method which combines the use of a joint 2D histogram of the segmented atlas and the individual volume as well as a clustering algorithm. The fine registration is then computed with an optical flow methodology. The effectiveness of this scheme was tested on a database of virtual patients, simulated from a database of 45 healthy and diseased brains. The rate of pixels misclassification in each class within a one pixel neighborhood (CSF 0.5%; white matter 1.37%, gray matter 2.80%) indicates that this proposed method will be useful for the nuclear physician in helping localize abnormalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,165 | 0,061 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».