Automated characterisation of cerebral microbleeds using their size and spatial distribution on brain MRI
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral microbleeds (CMBs) are small, hypointense hemosiderin deposits in the brain measuring 2-10 mm in diameter. As one of the important biomarkers of small vessel disease, they have been associated with various neurodegenerative and cerebrovascular diseases. Hence, automated detection, and subsequent extraction of clinically useful metrics (e.g., size and spatial distribution) from CMBs are essential for investigating their clinical impact, especially in large-scale studies. While some work has been done for CMB segmentation, extraction of clinically relevant information is not yet explored. Herein, we propose the first automated method to characterise CMBs using their size and spatial distribution, i.e., CMB count in three regions (and their substructures) used in Microbleed Anatomical Rating Scale (MARS): infratentorial, deep, and lobar. Our method uses structural atlases of the brain for determining individual regions. On an intracerebral haemorrhage study dataset, we achieved a mean absolute error of 2.5 mm for size estimation and an overall accuracy > 90% for automated rating. The code and the atlas of MARS regions in Montreal Neurological Institute-MNI space are publicly available. RELEVANCE STATEMENT: Our method to automatically characterise cerebral microbleeds (size and location) showed a mean absolute error of 2.5 mm for size estimation and an over 90% accuracy for rating of infratentorial, deep and lobar regions. This is a promising approach to automatically provide clinically relevant cerebral microbleeds metrics. KEY POINTS: We present a method to automatically characterise cerebral microbleeds according to size and location. The method achieved a mean absolute error of 2.5 mm for size estimation. Automated rating for infratentorial, deep, and lobar regions achieved an over 90% overall accuracy. We made the code and atlas of Microbleed Anatomical Rating Scale regions publicly available.
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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 | 0,000 |
| 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 ».