Computer-aided lateral ventricular and brain volume measurements in 3D ultrasound for assessing growth trajectories in newborns and neonates
Notice bibliographique
Résumé
For newborns and neonates, ultrasound (US) is the most common imaging modality used for examinations due to its accessibility and ease of use. However, precise volume measurements remain limited in 2D, while MRI in newborns is typically avoided because of immobilization issues which may require sedation. The objective of this study is to assess and validate the lateral ventricular and total brain volumes obtained with an automatic segmentation method using cerebral trans-fontanelle 3D US. Infants aged between 2 and 8.5 months old were recruited, with both MRI and 3D US acquired on the same day was used to validate ventricular and brain volume measurements in comparison to MRI. Lateral ventricles were segmented on both the US (manually and with a proposed automatic fusion-based approach) and MRI, while brain volumes were estimated with an automatic segmentation method. Volumetric 3D US measurements were then evaluated with respect to age distribution. For the comparison between MRI and 3D US, strong inter-class correlations (ICC) were found for the ventricle volumes (manual: 5.9% ± 2.5% difference (ICC = 0.99); automatic: 6.0% ± 2.6% difference (ICC = 0.98)), as well as the total brain size, with a 3.0% ± 1.3% difference (ICC = 0.98). There was no statistically significant difference based on t-test and f-test for the lateral ventricles volume (t-test: p = 0.542) and (f-test: p = 0.738) and for the total brain volume (t-test: p = 0.412) and (f-test: p = 0.685) between MRI and 3D US. This study demonstrates that 3D US can be used to automatically assess lateral ventricular and total brain volumes with no significant difference to the MRI acquisitions. The highest correlations were obtained for infants under 8 months when the fontanelle is open.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».