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Enregistrement W2586141179 · doi:10.1371/journal.pone.0166785

Regional analysis of volumes and reproducibilities of automatic and manual hippocampal segmentations

2017· article· en· W2586141179 sur OpenAlexfundno aff
Fabian Bartel, Hugo Vrenken, Fetsje Bijma, Frederik Barkhof, Marcel van Herk, Jan C. de Munck

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthVrije Universiteit AmsterdamGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheNorthern California Institute for Research and EducationMeso Scale DiagnosticsTeva Pharmaceutical IndustriesUniversity of Southern CaliforniaNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésJaccard indexHippocampusReproducibilityNeuroimagingNuclear medicineMedicineAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeAtrophyDementiaHippocampal formationTemporal lobeBrain sizeNeuroscienceInternal medicinePathologyDiseasePsychologyMagnetic resonance imagingRadiologyComputer sciencePattern recognition (psychology)Artificial intelligenceMathematicsEpilepsyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Precise and reproducible hippocampus outlining is important to quantify hippocampal atrophy caused by neurodegenerative diseases and to spare the hippocampus in whole brain radiation therapy when performing prophylactic cranial irradiation or treating brain metastases. This study aimed to quantify systematic differences between methods by comparing regional volume and outline reproducibility of manual, FSL-FIRST and FreeSurfer hippocampus segmentations. MATERIALS AND METHODS: This study used a dataset from ADNI (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative), including 20 healthy controls, 40 patients with mild cognitive impairment (MCI), and 20 patients with Alzheimer's disease (AD). For each subject back-to-back (BTB) T1-weighted 3D MPRAGE images were acquired at time-point baseline (BL) and 12 months later (M12). Hippocampi segmentations of all methods were converted into triangulated meshes, regional volumes were extracted and regional Jaccard indices were computed between the hippocampi meshes of paired BTB scans to evaluate reproducibility. Regional volumes and Jaccard indices were modelled as a function of group (G), method (M), hemisphere (H), time-point (T), region (R) and interactions. RESULTS: For the volume data the model selection procedure yielded the following significant main effects G, M, H, T and R and interaction effects G-R and M-R. The same model was found for the BTB scans. For all methods volumes reduces with the severity of disease. Significant fixed effects for the regional Jaccard index data were M, R and the interaction M-R. For all methods the middle region was most reproducible, independent of diagnostic group. FSL-FIRST was most and FreeSurfer least reproducible. DISCUSSION/CONCLUSION: A novel method to perform detailed analysis of subtle differences in hippocampus segmentation is proposed. The method showed that hippocampal segmentation reproducibility was best for FSL-FIRST and worst for Freesurfer. We also found systematic regional differences in hippocampal segmentation between different methods reinforcing the need of adopting harmonized protocols.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,127 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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