Detection of abnormal diffuse perfusion in SPECT using a normal brain atlas
Notice bibliographique
Résumé
Despite the advent of sophisticated image analysis algorithms, most SPECT (Single Photon Emission Computerized Tomography)cerebral perfusion studies are assessed visually, leading to unavoidable and significant inter and intra-observer variability. Here, we present an automatic method for evaluating SPECT studies based on a computerized atlas of normal regional cerebral bloodflow(rCBF). To generate the atlas, normal(screened volunteers)brain SPECT studies are registered with an affine transformation to one of them arbitrarily selected as reference to remove any size and orientation variations that are assumed irrelevant for our analysis. Then a smooth non-linear registration is performed to reveal the local activity pattern displacement among the normal subjects. By computing and applying the mean displacement to the reference SPECT image, one obtain the atlas that is the normal mean distribution of the rCBF(up to an affine transformation difference). To complete the atlas we add the intensity variance with the displacement mean and variance of the activity pattern. To investigate a patient's condition, we proceed similarly to the atlas construction phase. We first register the patient's SPECT volume to the atlas with an affine transformation. Then the algorithm computes the non-linear 3D displacement of each voxel needed for an almost perfect shape (but not intensity)fit with the atlas. For each brain voxel, if the intensity difference between the atlas and the registered patient is higher than normal differences then this voxel is counted as "abnormal" and similarly if the 3D motion necessary to move the voxel to its registered position is not within the normal displacements. Our hypothesis is that this number of abnormal voxels discriminates between normal and abnormal studies. A Markovian segmentation algorithm that we have presented elsewhere is also used to identify the white and gray matters for regional analysis. We validated this approachusing 23 SPECT perfusion studies (99mTc ECD)selected visually for clear diffuse anomalies (a much more stringent test than "easy" focal lesions detection) and 21 normal studies. A leave-one-out strategy was used to test our approach to avoid any bias. Based on the number of "abnormal" voxels, two simple supervised classifiers were tested:(1)minimum distance-to-mean and (2)Bayesian. A voxel was considered "abnormal" if its P value with respect to the atlas was lower that 0.01(1%). The results show that for the whole brain, a combination of the number of intensity and displacement "abnormal" voxel is a powerful discriminant with a 91% classification rate. If we focus only on the voxels in the segmented gray matter the rates are slighty higher.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».