Hemi-brain growth as a biomarker for whole brain growth
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Accurate cerebrospinal fluid (CSF) and brain volume estimation are important components for evaluating hydrocephalus treatments, including shunts and endoscopic third ventriculostomy (ETV) procedures. While MRI-based segmentation typically provides precise measurements, metallic artifacts from implanted shunts in hydrocephalus patients can impede accurate volume determination. This study introduces a method for assessing brain growth in hydrocephalus patients using artifact-affected MRI scans and presents an efficient, automated artificial intelligence (AI)-based pipeline for hemi-brain segmentation and subsequent volume assessment. Methods: The study consists of 75 patients participating in the Endoscopic versus Shunt Treatment of Hydrocephalus in Infants (ESTHI) trial. Pre- and post-operative T2 MRI scans were collected. Hemi-brain growth curves for the artifact-free hemisphere are proposed to assess postoperative brain growth from MRI with metallic shunt artifacts. An AI-based hemi-brain volume estimation pipeline was developed, consisting of a brain/CSF segmentation model and a hemi-brain mask generator. Segmentation labels, including left/right hemi-brain masks and brain/CSF segmentation maps were created. The AI pipeline was trained and validated using a manually segmented data subset. The volumes of left and right brain hemispheres after surgeries were calculated and analyzed. Results: Postoperative hemisphere volume ratios approach the normal ratio and remained constant over time, confirming the feasibility for use of hemi-brain measurements as proxies for whole-brain volume assessment in the presence of metallic artifacts. Additionally, the AI-based pipeline demonstrated high accuracy in generating hemi-brain masks and segmenting brain/CSF, effectively automating the process of hemi-brain volume estimation. Conclusions: The hemi-brain volume estimation of the unaffected hemisphere offers a feasible method for assessing brain growth over time. This process can be automated using a highly accurate AI pipeline, providing a valuable tool for monitoring brain growth in pediatric hydrocephalus patients with shunts.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».