Interpretable surface-based detection of focal cortical dysplasias: a Multi-centre Epilepsy Lesion Detection study
Notice bibliographique
Résumé
One outstanding challenge for machine learning in diagnostic biomedical imaging is algorithm interpretability. A key application is the identification of subtle epileptogenic focal cortical dysplasias (FCDs) from structural MRI. FCDs are difficult to visualize on structural MRI but are often amenable to surgical resection. We aimed to develop an open-source, interpretable, surface-based machine-learning algorithm to automatically identify FCDs on heterogeneous structural MRI data from epilepsy surgery centres worldwide. The Multi-centre Epilepsy Lesion Detection (MELD) Project collated and harmonized a retrospective MRI cohort of 1015 participants, 618 patients with focal FCD-related epilepsy and 397 controls, from 22 epilepsy centres worldwide. We created a neural network for FCD detection based on 33 surface-based features. The network was trained and cross-validated on 50% of the total cohort and tested on the remaining 50% as well as on 2 independent test sites. Multidimensional feature analysis and integrated gradient saliencies were used to interrogate network performance. Our pipeline outputs individual patient reports, which identify the location of predicted lesions, alongside their imaging features and relative saliency to the classifier. On a restricted 'gold-standard' subcohort of seizure-free patients with FCD type IIB who had T1 and fluid-attenuated inversion recovery MRI data, the MELD FCD surface-based algorithm had a sensitivity of 85%. Across the entire withheld test cohort the sensitivity was 59% and specificity was 54%. After including a border zone around lesions, to account for uncertainty around the borders of manually delineated lesion masks, the sensitivity was 67%. This multicentre, multinational study with open access protocols and code has developed a robust and interpretable machine-learning algorithm for automated detection of focal cortical dysplasias, giving physicians greater confidence in the identification of subtle MRI lesions in individuals with epilepsy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».