126 The Canadian Neonatal Brain Platform: A three-pillar approach
Notice bibliographique
Résumé
Brain injury and abnormal maturation in the neonatal period is associated with long-term changes underlying significant cognitive, motor, language and behavioural deficiencies. Our understanding of clear cerebral disruptors of brain development and the extent of their impact are still limited, mostly due to the lack of robust non-invasive biomarkers, difficulties in conducting studies in newborns and the use of small isolated cohorts. To address all these issues, we have created the Canadian Neonatal Brain Platform (CNBP). The aims of CNBP are threefold: 1) To create and manage a national neonatal MRI registry to support prospective multicenter trials; 2) To make accessible to the community standardized sets of tools and protocols for image acquisition and analysis specifically designed for neonatology; 3) To better identify the concerns of parents of preterm infants by building a robust partnership. Aim 1: We modelled our architecture with a semi-decentralized overall structure composed of a site-specific infrastructure for initial localized data aggregation and anonymization, and a central server for post-processing and ensuring long-term scaleability. Aim 2: We conducted experiments to simulate human rater image quality assessment with machine learning. In addition, we performed brain segmentation using various open source neonatal neuroimaging analysis software to qualitatively validate their results against human rater golden standard. Aim 3: We deployed Mieux Agir au Quotidien (http://developpementenfant.ca), a web-based educational and support program for parents of preterm infants that incorporates state-of-the-art teaching modules on developmentally supportive care. Aim 1: Our infrastructure (see Figure 1) was successfully deployed in Compute Canada. We used DICOMTransit to collect, aggregate, anonymize and centralize data from MRI scanners, Canadian Neonatal Network and Canadian Neonatal Follow-up Network. We implemented LORIS (https://dev.cnbp.ca) to build a clinical neonatal imaging registry. Aim 2: Our pipeline reached a 75% sensitivity and 85% positive predictive value to control for quality. Our assessment of the segmentation tools revealed that MANTIS provides the most robust segmentation results. Aim 3: Mieux Agir au Quotidien reached over 700K visits in 2017. We have established a special partnership with parents of preterm infants, which has enabled us to gather first-rate information on parents’ concern and knowledge about the disorders of preterm infants, now available in english. CNBP has successfully progressed towards achieving its aims by establishing an online data processing and integration portal integrated with numerous neonatal specific analysis software while providing social and knowledge transfer to the general public.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,014 |
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 ».