SU91. Evaluating Accuracy of Basal Ganglia Segmentation Methods: Comparing Automated Approaches to Manual Delineation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate automated quantification of subcortical structures is a greatly pursued endeavor in neuroimaging. To establish the validity and reliability of these methods in defining the basal ganglia and thalamus, we investigated differences in volumetry between manual delineation and automated segmentations derived by FreeSurfer, FSL, and MAGeT in a sample of first-episode psychosis (FEP) patients and controls. Methods: The basal ganglia and thalamus of 30 subjects (15 FEP, 15 controls) were manually defined and compared to automated methods by extracting: (1) percent volume differences between manual volumes and those derived by MAGeT/FreeSurfer/FSL, (2) between-method correlations, and (3) Bland-Altman plots to illustrate potential biases. Volume and shape differences of the basal ganglia and thalamus were also examined in a larger sample of 135 FEP patients and 88 controls across automated techniques. Results: All automated methods overestimated volumes compared to manual segmentations, with the least pronounced differences produced with MAGeT. The least between-method variability was noted for the striatum, whereas marked differences between manual labels and MAGeT compared to FreeSurfer and FSL emerged for the pallidum and thalamus. Correlations between manual segmentation and automated methods were strongest for MAGeT (range: 0.51–0.92; P < .01, corrected), whereas FreeSurfer and FSL showed moderate to strong Pearson correlations (range: 0.44–0.86; P < .05, corrected), with the exception of FreeSurfer pallidal (r = 0.31, P = .10) and FSL thalamic segmentations (r = 0.37, P = .051). Bland-Altman plots highlighted a tendency for greater volumetric differences between manual labels and automated methods at the lower end of the distribution (ie, smaller structures), which was most prominent for bilateral thalamus across automated pipelines, and left pallidum for FSL. The striatum and pallidum were significantly larger in FEP patients compared to controls bilaterally, irrespective of method. MAGeT was more sensitive to shape-based group differences, and uncovered widespread surface expansions in the striatum and pallidum bilaterally in FEP patients compared to controls, and contractions in bilateral thalamus (FDR corrected). By contrast, FSL only detected differences in the right ventral striatum (FEP > control, corrected) and one cluster of the left thalamus (Control > FEP, corrected). Conclusion: The current study provides a detailed analysis of how manual segmentations of the basal ganglia and thalamus compare against 3 automated segmentation pipelines, namely MAGeT, FreeSurfer, and FSL, in the clinical investigation of changes in subcortical structures in FEP. Results obtained with automated pipelines should be rigorously checked by a trained eye, and consistent quality control procedures are strongly encouraged when using automated segmentation methods.
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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 | 0,025 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».