Texture-based Classification for the Automatic Rating of the Perivascular Spaces in Brain MRI

Los espacios perivasculares (EVP) se relacionan con una cognición deficiente, depresión en la edad avanzada, enfermedad de Parkinson, inflamación, hipertensión y enfermedad de pequeños vasos cerebrales, cuando están agrandados y son visibles en imágenes de resonancia magnética (MRI). En este artículo exploramos cómo clasificar la densidad del PVS agrandado en los ganglios basales (BG) mediante la descripción de la textura de la RM cerebral estructural. La textura de la región BG se describe mediante estadísticas de primer orden y características derivadas de la matriz de co-ocurrencia, ambas computadas a partir de la imagen original y los coeficientes producidos por la transformada de wavelet discreta (WSF y WCF, respectivamente), y patrones binarios locales (LBP). Los resultados experimentales con un clasificador de Máquina de vectores de soporte (SVM) muestran que WCF logra una precisión del 80.03%

Reliability of an automatic classifier for brain enlarged perivascular spaces burden and comparison with human performance

pp. 1465-1481En el cerebro, los espacios perivasculares agrandados (PVS) se relacionan con la enfermedad de los vasos pequeños (SVD), mala cognición, inflamación e hipertensión. Proponemos un esquema totalmente automático que utiliza una máquina de vectores de soporte (SVM) para clasificar la carga de PVS en los ganglios basales (BG) como baja o alta. Evaluamos el rendimiento de tres tipos diferentes de descriptores extraídos de la región BG en imágenes de RMN ponderadas en T2: (I) estadísticas obtenidas de los coeficientes de la transformada de Wavelet, (II) patrones binarios locales y (III) bolsa de palabras visuales (BoW), descriptores basados en la caracterización de claves locales obtenidas de una rejilla densa con las características de transformación de la función de escala-invariante (SIFT). Cuando se utilizaron estos últimos, el SVM clasificador alcanzó la mejor precisión (81,16%). Lo obtenido del clasificador utilizando los descriptores del BoW se comparó con las calificaciones visuales realizadas por un neurorradiólogo experimentado (observador 1) y por un analista de imágenes entrenado (observador 2). El acuerdo y la correlación cruzada entre el clasificador y el observador 2 (κ = 0,67 (0,58 – 0,76)) fueron ligeramente más altos que entre el clasificador y el observador 1 (κ = 0,62 (0,53 – 0,72)) y entre ambos observadores (κ = 0,68 (0,61 – 0,75)). Por último, se construyeron tres modelos de regresión logística que utilizan variables clínicas como variable independiente y cada una de las clasificaciones de PVS como variable dependiente, para evaluar clínicamente lo significativas que resultan las predicciones del clasificador. El ajuste del modelo para el clasificador era bueno (área bajo la curva (AUC) valores: 0,93 (modelo 1), 0,90 (modelo 2) y 0,92 (modelo 3)) y un poco mejor (es decir, valores de AUC: 0,02 unidades superiores) que las del modelo para el observador 2. Estos resultados sugieren que, aunque se puede mejorar, un clasificador automático para evaluar la carga de PVS de la resonancia magnética del cerebro puede proporcionar resultados clínicamente significativos cercanos a los de un observador entrenado.S

Textural Characterisation on Regions of Interest: A Useful Tool for the Study of Small Vessel Disease

Proponemos un marco para investigar las propiedades de los tejidos aparentemente normales en las imágenes de resonancia magnética de la estructura cerebral de pacientes con enfermedad de vasos pequeños (SVD). Implica la extracción de entidades texturales en regiones de interés (ROI) obtenidas a partir de una plantilla anatómicamente relevante, combinada con un análisis estadístico que considere la distribución relativa de marcadores SVD (por ejemplo, microsangrados, espacios perivasculares e hiperintensidades de materia blanca) con respecto a las características texturales de las regiones de interés, en los territorios arteriales derivados de otra plantilla. Aplicamos este enfoque a los datos de 42 pacientes de un estudio de accidente cerebrovascular leve para investigar si los tejidos normales en diferentes regiones cerebrales son homogéneos independientemente de la presencia de marcadores y variedades de SVD específicos en las manifestaciones de la patología (accidente cerebrovascular en diferentes territorios arteriales). Nuestros resultados sugieren que este no es el caso: que los tejidos normales son heterogéneos y que las variaciones locales (representadas por la entropía) están asociadas con marcadores SVD, de acuerdo con los informes clínicos

Analysis of dynamic texture and spatial spectral descriptors of dynamic contrast-enhanced brain magnetic resonance images for studying small vessel disease

Cerebral small vessel disease (SVD) comprises various pathological processes affecting small brain vessels and damaging white and grey matter. In this paper, we propose a framework comprising region of interest sampling, dynamic spectral and texture description, functional principal component analysis, and statistical analysis to study exogenous contrast agent distribution over time in various brain regions in patients with recent mild stroke and SVD features.We compared our results against current semi-quantitative surrogates of dysfunction such as signal enhancement area and slope. Biological sex, stroke lesion type and overall burden of white matter hyperintensities (WMH) were significant predictors of intensity, spectral, and texture features extracted from the ventricular region (p-value < 0.05), explaining between a fifth and a fourth of the data variance (0.20 ≤Adj.R2 ≤ 0.25). We observed that spectral feature reflected more the dysfunction compared to other descriptors since the overall WMH burden explained consistently the power spectra variability in blood vessels, cerebrospinal fluid, deep grey matter and white matter. Our preliminary results show the potential of the framework for the analysis of dynamic contrast-enhanced brain magnetic resonance imaging acquisitions in SVD since significant variation in our metrics was related to the burden of SVD features. Therefore, our proposal may increase sensitivity to detect subtle features of small vessel dysfunction. A public version of the code will be released on our research website

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

Tracer kinetic assessment of blood–brain barrier leakage and blood volume in cerebral small vessel disease: Associations with disease burden and vascular risk factors

Funding Information: The authors disclosed receipt of the following financial support for the research, authorship and/or publication of this article: Wellcome Trust [grant number WT088134/Z/09/A ; SDJM, FC]; Row Fogo Charitable Trust (MCVH, FC, AKH, PAA); Scottish Funding Council Scottish Imaging Network A Platform for Scientific Excellence collaboration (JMW); NHS Lothian R + D Department (MJT); the UK Dementia Research Institute which receives its funding from DRI Ltd, funded by the UK MRC, Alzheimer’s Research UK and the Alzheimer’s Society (MS, FC, ES, JMW); the Fondation Leducq Transatlantic Network of Excellence for the Study of Perivascular Spaces in Small Vessel Disease [reference number 16 CVD 05] (MS); and European Union Horizon 2020 [project number 666881, SVDs@Target] (MS, FC). We acknowledge the participants, their relatives, and carers for their participation in this study, and the staff of NHS Lothian Stroke Services and Brain Research Imaging Centre Edinburgh for their assistance in recruiting and assessing the patients.Peer reviewedPublisher PD

Reliability of an automatic classifier for brain enlarged perivascular spaces burden and comparison with human performance

In the brain, enlarged perivascular spaces (PVS) relate to cerebral small vessel disease (SVD), poor cognition, inflammation and hypertension. We propose a fully automatic scheme that uses a support vector machine (SVM) to classify the burden of PVS in the basal ganglia (BG) region as low or high. We assess the performance of three different types of descriptors extracted from the BG region in T2-weighted MRI images: (i) statistics obtained from Wavelet transform’s coefficients, (ii) local binary patterns and (iii) bag of visual words (BoW) based descriptors characterizing local keypoints obtained from a dense grid with the scale-invariant feature transform (SIFT) characteristics. When the latter were used, the SVM classifier achieved the best accuracy (81.16%). The output from the classifier using the BoW descriptors was compared with visual ratings done by an experienced neuroradiologist (Observer 1) and by a trained image analyst (Observer 2). The agreement and cross-correlation between the classifier and Observer 2 (κ = 0.67 (0.58–0.76)) were slightly higher than between the classifier and Observer 1 (κ = 0.62 (0.53–0.72)) and comparable between both the observers (κ = 0.68 (0.61–0.75)). Finally, three logistic regression models using clinical variables as independent variable and each of the PVS ratings as dependent variable were built to assess how clinically meaningful were the predictions of the classifier. The goodness-of-fit of the model for the classifier was good (area under the curve (AUC) values: 0.93 (model 1), 0.90 (model 2) and 0.92 (model 3)) and slightly better (i.e. AUC values: 0.02 units higher) than that of the model for Observer 2. These results suggest that, although it can be improved, an automatic classifier to assess PVS burden from brain MRI can provide clinically meaningful results close to those from a trained observer