P2‐028: Influence of the training library composition on a patch‐based label fusion method: Application to hippocampus segmentation on the ADNI dataset
Notice bibliographique
Résumé
The atrophy of medial temporal lobe structures may serve as early biomarkers of Alzheimer's disease. The evaluation of hippocampus (HC) atrophy is estimated by volumetric studies requiring a segmentation step that can be very time consuming when done manually. This limitation can be overcome by using automatic segmentation methods. In this study, we propose to validate our nonlocal patch-based method [1] on the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database by segmenting the HC of Cognitively Normal (CN) subjects and patients with early Alzheimer's disease (AD). We used images obtained from the ADNI database. For our experiments, we randomly selected 10 MRI of CN and 10 MRI of AD. The first experiment was designed to evaluate the accuracy of our segmentation method on a group constituting of CN and AD (8 CN and 8 AD). The second experiment was designed to investigate the impact of the composition of the training library. Three different training populations were built (i.e., the CN population: 8 CN, the AD population: 8 AD, and the mixed AD/CN population: 4 CN and 4 AD). Through a leave-one-out procedure, our automatic segmentation method was applied on each of the 20 MRI scans. The quality of the obtained automatic segmentations was evaluated by estimating the Dice Kappa similarity index. For the first experiment, the median Dice Kappa values are presented in Table 1. The segmentation accuracy was significantly better (p-value = 0.002) for CN (median k = 0.883 for both HC) than for AD (median k = 0.838 for both HC). For the second experiment, Figure 1 and Table 2 show the Dice Kappa similarity index for both studied populations according to the training library composition. For both populations, the best median Kappa values were obtained with the mixed CN/AD training library (k = 0.875 for CN and k = 0.835 AD). First, we demonstrated that our patch-based method provides high segmentation accuracy for both CN and AD populations. Second, we showed that the characteristic of the training library has a significant impact on the segmentation accuracy. 1. Coupe, P., et al., Neuroimage, 2011. 54(2): p. 940-54. Kappa index distribution according to the composition of the training library for both studied populations.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».