Bakgrund: Cerebral mikroblödning, synlig på gradient-återkallat eko (GRE) T2* MRT, har genererat ökat intresse som en avbildning markör för små kärlsjukdomar, med relevans för intracerebrala blödningsrisk eller hjärndysfunktion. Metod/Principfynd: De manuella klassificeringsmetoderna har begränsad tillförlitlighet och är tidskrävande. Vi utvecklade en ny metod för mikroblekt detektion med hjälp av automatiserad segmentering (MIDAS) och jämförde den med ett validerat visuellt betygssystem. I trettio på varandra följande stroke patienter, standard GRE T2* bilder förvärvades och manuellt klassas för mikroblödningar av en utbildad observatör. Efter att rumsligt normalisera varje patients GRE T2*-bilder till ett standardstereotaxiskt utrymme identifierade den automatiserade mikroblödda detektionsalgoritmen (MIDAS) hjärnmikroblödningar genom att uttryckligen införliva en ''extra'' vävnadsklass för onormala voxlar inom en enhetlig segmenteringsnormaliseringsmodell. Överenskommelsen mellan manuella och automatiserade metoder bedömdes med hjälp av den intraklassade korrelationskoefficienten (ICC) och Kappas statistik. Vi fann att MIDAS i allmänhet hade måttlig till god enighet med den manuella referensmetoden för förekomsten av lobar mikrobleeds (Kappa = 0,43, förbättrades till 0,65 efter manuell uteslutning av uppenbara artefakter). Överenskommelse om antalet mikroblödningar var mycket bra för lobarregioner: (ICC = 0,71, förbättrades till ICC = 0,87). MIDAS upptäckte med framgång alla patienter med flera ($2) lobar mikrobleeds. Slutsatser/Significance: MIDAS kan identifiera mikrobleeds på standard MR-datauppsättningar, och med ytterligare ett snabbt redigeringssteg visar god enighet med ett validerat visuellt betygssystem. MIDAS kan vara användbart vid screening för flera lobar mikrobleeds.
Seghier m.fl. REF beskrev en metod för mikroblekt detektion med hjälp av automatiserad bildsegmentering, som gav ganska konsekventa resultat jämfört med den manuella metoden.
Microbleed Detection Using Automated Segmentation (MIDAS): A New Method Applicable to Standard Clinical MR Images
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}