Automated Segmentation of MRI White Matter Hyperintensities in 8421 Patients with Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: To date, only a few small studies have attempted deep learning–based automatic segmentation of white matter hyperintensity (WMH) lesions in patients with cerebral infarction; this issue is complicated because stroke-related lesions can obscure WMH borders. We developed and validated deep learning algorithms to segment WMH lesions accurately in patients with cerebral infarction using multisite data sets involving 8421 patients with acute ischemic stroke. MATERIALS AND METHODS: We included 8421 patients with stroke from 9 centers in Korea. 2D UNet and squeeze-and-excitation (SE)-UNet models were trained using 2408 FLAIR MRIs from 3 hospitals and validated using 6013 FLAIR MRIs from 6 hospitals. WMH segmentation performance was assessed by calculating the Dice similarity coefficient (DSC), the correlation coefficient, and the concordance correlation coefficient compared with a human-segmented criterion standard. In addition, we obtained an uncertainty index that represents overall ambiguity in the voxel classification for WMH segmentation in each patient based on the Kullback-Leibler divergence. RESULTS: In the training data set, the mean age was 67.4 (SD, 13.0) years, and 60.4% were men. The mean (95% CI) DSCs for UNet in internal testing and external validation were, respectively, 0.659 (0.649−0.669) and 0.710 (0.707−0.714), which were slightly lower than the reliability between humans (DSC = 0.744; 95% CI, 0.738−0.751; P = .031). Compared with the UNet, the SE-UNet demonstrated better performance, achieving a mean DSC of 0.675 (95% CI, 0.666–0.685; P < .001) in the internal testing and 0.722 (95% CI, 0.719−0.726; P < .001) in the external validation; moreover, it achieved high DSC values (ranging from 0.672 to 0.744) across multiple validation data sets. We observed a significant correlation between WMH volumes that were segmented automatically and manually for the UNet (r = 0.917, P < .001), and it was even stronger for the SE-UNet (r = 0.933, P < .001). The SE-UNet also attained a high concordance correlation coefficient (ranging from 0.841 to 0.956) in the external test data sets. In addition, the uncertainty indices in most patients (86%) in the external data sets were <0.35, with an average DSC of 0.744 in these patients. CONCLUSIONS: We developed and validated deep learning algorithms to segment WMH in patients with acute cerebral infarction using the largest-ever MRI data sets. In addition, we showed that the uncertainty index can be used to identify cases in which automatic WMH segmentation is less accurate and requires human review.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».