Examining perivascular spaces (PVS) in cerebral small vessel disease (CSVD) using a novel T1- based automated PVS segmentation tool
Notice bibliographique
Résumé
White matter hyperintensities (WMH) and MRI-visible perivascular spaces (PVS) are neuroimaging features of cerebral small vessel disease (CSVD). PVS are believed to play a role in cerebral metabolic waste clearance, particularly during sleep, and emerging evidence suggests that sleep disturbances are among the earliest symptoms of dementia. However, PVS quantification remains challenging and not accessible, particularly in complex patients with neurovascular and neurodegenerative disease. We developed and validated an automated deep learning-based PVS quantification method using multi-site patient MRI with varying degrees of CSVD burden. Additionally, we examined the correlation between PVS volumes and age in patients undergoing treatment for sleep apnea. MRI (training/validation data=141; testing=15) were obtained from various multi-site studies (ONDRI, CAHHM, Leducq SVD-PVS, CAIN). We developed a deep learning convolutional neural net (CNN) model with a U-net architecture for PVS segmentation using T1-weighted images. Ground truth data used for model training were generated by first applying the RORPO filter to extract small tubular structures, then refinement of the RORPO output around WMH, followed by removal of probable non-PVS objects from the RORPO-based output using Freesurfer regions of interest, and finally manually correcting the remaining errors. After ground truth generation and model training, the final CNN output was used to examine the association between PVS volumes and age in patients with sleep apnea (n=42). After CNN training, our PVS tool completes full segmentation in under 3 minutes (NVIDIA RTX3090). It achieved excellent performance on the test data, with a mean Dice score of 0.95, indicating outstanding agreement with ground truth. When applied to the patients undergoing interventional sleep apnea treatment, a strong positive relationship was found between total PVS volume and age (r=0.57 [0.38 0.72]). Our findings suggest that our automated PVS segmentation method can quickly and accurately quantify PVS in neurodegenerative and neurovascular patients with varying degrees of CSVD burden. The strong association between age and PVS in patients with sleep apnea further demonstrates the utility of our method and underscores the importance of further investigating the role of PVS in the context of sleep, aging, and neurodegenerative processes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».