VOLT: a novel open-source pipeline for automatic segmentation of endolymphatic space in inner ear MRI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Objective and volumetric quantification is a necessary step in the assessment and comparison of endolymphatic hydrops (ELH) results. Here, we introduce a novel tool for automatic volumetric segmentation of the endolymphatic space (ELS) for ELH detection in delayed intravenous gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging of inner ear (iMRI) data. METHODS: The core component is a novel algorithm based on Volumetric Local Thresholding (VOLT). The study included three different data sets: a real-world data set (D1) to develop the novel ELH detection algorithm and two validating data sets, one artificial (D2) and one entirely unseen prospective real-world data set (D3). D1 included 210 inner ears of 105 patients (50 male; mean age 50.4 ± 17.1 years), and D3 included 20 inner ears of 10 patients (5 male; mean age 46.8 ± 14.4 years) with episodic vertigo attacks of different etiology. D1 and D3 did not differ significantly concerning age, gender, the grade of ELH, or data quality. As an artificial data set, D2 provided a known ground truth and consisted of an 8-bit cuboid volume using the same voxel-size and grid as real-world data with different sized cylindrical and cuboid-shaped cutouts (signal) whose grayscale values matched the real-world data set D1 (mean 68.7 ± 7.8; range 48.9-92.8). The evaluation included segmentation accuracy using the Sørensen-Dice overlap coefficient and segmentation precision by comparing the volume of the ELS. RESULTS: VOLT resulted in a high level of performance and accuracy in comparison with the respective gold standard. In the case of the artificial data set, VOLT outperformed the gold standard in higher noise levels. Data processing steps are fully automated and run without further user input in less than 60 s. ELS volume measured by automatic segmentation correlated significantly with the clinical grading of the ELS (p < 0.01). CONCLUSION: VOLT enables an open-source reproducible, reliable, and automatic volumetric quantification of the inner ears' fluid space using MR volumetric assessment of endolymphatic hydrops. This tool constitutes an important step towards comparable and systematic big data analyses of the ELS in patients with the frequent syndrome of episodic vertigo attacks. A generic version of our three-dimensional thresholding algorithm has been made available to the scientific community via GitHub as an ImageJ-plugin.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».