{"title":"LA VOLUMÉTRIE CÉRÉBRALE POUR L'AIDE AU DIAGNOSTIC DIFFÉRENTIEL DES TROUBLES NEURODÉGÉNÉRATIFS","authors":"Veronica Muñoz-Ramírez, Harmonie Dehaene, Senan Doyle","doi":"10.1016/j.neurad.2024.01.044","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<div><p>De nombreux biomarqueurs de neuro-imagerie sont apparus au cours de la dernière décennie, fournissant des critères mesurables et objectifs pour le diagnostic différentiel et le suivi des pathologies neurologiques. Pixyl.Neuro.BV est un outil d'IA permettant d'effectuer automatiquement la segmentation de structures cérébrales pertinentes, et de calculer leur volume et leur évolution dans le temps. Ces valeurs sont ensuite comparées à celles d'une population normative saine d’âge égal.</p><p>Dans cette étude, nous évaluons comment cet outil peut assister le processus de diagnostic différentiel des maladies neurodégénératives.</p><p>L’évaluation est réalisée sur 265 patients cognitivement normaux, 114 patients atteints de la maladie d'Alzheimer (AD), et 150 patients souffrant de démence fronto-temporale (FTD) (bases de données ADNI et NIFD). Tout volume du patient en dehors des percentiles 5-95 est considéré comme anormal. La capacité de l'outil d'IA à classifier les patients entre le groupe sain et le groupe pathologique en question (AD vs FTD), uniquement à partir de l'IRM, est évaluée en termes de sensibilité et spécificité.</p><p>La <em>Figure 1</em> illustre le potentiel de discrimination des mesures volumétriques contextualisées par la base normative fournies par l'outil d'IA.Selon les biomarqueurs considérés, l'outil d'IA distingue les patients sains des patients AD (resp. FTD) avec des valeurs de sensibilité et de spécificité variables (cf. <em>Figure 2</em>). L'outil d'IA différencie les patients AD des patients sains avec une sensibilité optimale de 85% et une spécificité associée de 85%. De la même façon, l'outil d'IA peut différencier les patients FTD des patients sains avec une sensibilité de 75% et une spécificité de 89%.</p><p>En conclusion, les mesures volumétriques fournies par l'outil d'IA permettent de différencier les patients sains des patients atteints de types de démences les plus communes (AD, FTD), grâce à la comparaison avec des valeurs normatives intégrées dans l'outil.</p></div>","PeriodicalId":50115,"journal":{"name":"Journal of Neuroradiology","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":3.0000,"publicationDate":"2024-02-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Neuroradiology","FirstCategoryId":"3","ListUrlMain":"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0150986124000440","RegionNum":3,"RegionCategory":"医学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q2","JCRName":"CLINICAL NEUROLOGY","Score":null,"Total":0}
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Abstract
De nombreux biomarqueurs de neuro-imagerie sont apparus au cours de la dernière décennie, fournissant des critères mesurables et objectifs pour le diagnostic différentiel et le suivi des pathologies neurologiques. Pixyl.Neuro.BV est un outil d'IA permettant d'effectuer automatiquement la segmentation de structures cérébrales pertinentes, et de calculer leur volume et leur évolution dans le temps. Ces valeurs sont ensuite comparées à celles d'une population normative saine d’âge égal.
Dans cette étude, nous évaluons comment cet outil peut assister le processus de diagnostic différentiel des maladies neurodégénératives.
L’évaluation est réalisée sur 265 patients cognitivement normaux, 114 patients atteints de la maladie d'Alzheimer (AD), et 150 patients souffrant de démence fronto-temporale (FTD) (bases de données ADNI et NIFD). Tout volume du patient en dehors des percentiles 5-95 est considéré comme anormal. La capacité de l'outil d'IA à classifier les patients entre le groupe sain et le groupe pathologique en question (AD vs FTD), uniquement à partir de l'IRM, est évaluée en termes de sensibilité et spécificité.
La Figure 1 illustre le potentiel de discrimination des mesures volumétriques contextualisées par la base normative fournies par l'outil d'IA.Selon les biomarqueurs considérés, l'outil d'IA distingue les patients sains des patients AD (resp. FTD) avec des valeurs de sensibilité et de spécificité variables (cf. Figure 2). L'outil d'IA différencie les patients AD des patients sains avec une sensibilité optimale de 85% et une spécificité associée de 85%. De la même façon, l'outil d'IA peut différencier les patients FTD des patients sains avec une sensibilité de 75% et une spécificité de 89%.
En conclusion, les mesures volumétriques fournies par l'outil d'IA permettent de différencier les patients sains des patients atteints de types de démences les plus communes (AD, FTD), grâce à la comparaison avec des valeurs normatives intégrées dans l'outil.
期刊介绍:
The Journal of Neuroradiology is a peer-reviewed journal, publishing worldwide clinical and basic research in the field of diagnostic and Interventional neuroradiology, translational and molecular neuroimaging, and artificial intelligence in neuroradiology.
The Journal of Neuroradiology considers for publication articles, reviews, technical notes and letters to the editors (correspondence section), provided that the methodology and scientific content are of high quality, and that the results will have substantial clinical impact and/or physiological importance.