Application of the Ordered Logit Model to Optimising Frangi Filter Parameters for Segmentation of Perivascular Spaces

La segmentación de los espacios perivasculares (EVP) de las imágenes de resonancia magnética (RM) del cerebro es importante para comprender el sistema linfático del cerebro y su relación con las enfermedades neurológicas. El filtro Frangi podría ser una herramienta valiosa para este propósito. Sin embargo, sus parámetros deben ajustarse en respuesta a la variabilidad en los parámetros del escáner y los protocolos de estudio. Conociendo las clasificaciones neurorradiológicas del PVS, utilizamos el modelo logit ordenado para optimizar los parámetros del filtro Frangi. El volumen de PVS obtenido se correlacionó de manera significativa y fuerte con las evaluaciones neurorradiológicas (ρ = 0.75, p <0.001 de Spearman), lo que sugiere que el modelo logit ordenado podría ser una buena alternativa a los marcos de optimización convencionales para segmentar PVS en MRI

Machine learning of neuroimaging for assisted diagnosis of cognitive impairment and dementia: A systematic review

pp. 519-535Los métodos avanzados de aprendizaje automático pueden ayudar a identificar el riesgo de demencia de la neuroimagen, pero su precisión hasta la fecha no está clara. Revisamos sistemáticamente la literatura, desde 2006 hasta finales de 2016, para los estudios de aprendizaje automático que diferencian el envejecimiento saludable de la demencia de varios tipos, evaluamos la calidad del estudio y comparamos la precisión en diferentes límites de enfermedades. De los 111 estudios relevantes, la mayoría evaluó la enfermedad de Alzheimer en comparación con los controles sanos, utilizando datos de la Iniciativa de neuroimagen AD, máquinas de vectores de soporte y solo secuencias ponderadas en T1. La precisión fue más alta para diferenciar la enfermedad de Alzheimer de los controles sanos y pobre para diferenciar los controles sanos versus deterioro cognitivo leve versus enfermedad de Alzheimer o conversores de deterioro cognitivo leve versus no conversores. La precisión aumentó con los tipos de datos combinados, pero no con la fuente de datos, el tamaño de la muestra o el método de aprendizaje automático. El aprendizaje automático todavía no distingue categorías de enfermedades clínicamente relevantes. Los conjuntos de datos más diversos, las combinaciones de diferentes tipos de datos y la estrecha integración clínica del aprendizaje automático ayudarían a avanzar en este campo.S