Comparison of automatic segmentation versus visual assessment of white matter hyperintensities and parenchymal atrophy in Alzheimer’s disease - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2018

Comparison of automatic segmentation versus visual assessment of white matter hyperintensities and parenchymal atrophy in Alzheimer’s disease

Comparaison entre la segmentation automatique et les analyses visuelles des hyper intensités de la substance blanche et de l’atrophie parenchymateuse dans la Maladie d’Alzheimer

Lison Malaureille
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1037111

Résumé

Introduction: White matter hyperintensities (WMH) and parenchymal atrophy are common find-ings in elderly and in dementia. Automated segmentation could be helpful for quantification in patients referred for amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI) and probable Alzheimer’s dis-ease (AD). Methods: 123 patients referred for probable AD or aMCI had a MRI (Axial Flair, 3D T1-FFE). Normalized WMH and cortical volumes were measured using Pixyl.neuro and FreeSurfer and compared to usual visual scores. Results: 110 out of 123 patients (89%) were analyzed after exclusion because of technical issues or inaccurate segmentation. WMH volumes were correlated with Fazekas’ visual scores (r=0.78). Hippocampal volumes were correlated with Scheltens’ visual scores (r>0.63). However frontal and parietal cortical volumes were not correlated with visual scores of parietal atrophy and the gradient of frontoparietal atrophy. Conclusion: Automated segmentations are reliable to estimate WMH and hippocampal volumes, as visually assessed. However, automated cortical segmentation does not allow to classify fron-toparietal atrophy as routinely performed in clinical practice.
Introduction : Les hyper intensités de la substance blanche et l’atrophie du parenchyme cérébral sont des anomalies courantes chez les patients âgés et les patients atteints de démence. Les logiciels de segmentation automatique pourraient être utiles pour l'analyse des patients adressés pour des troubles cognitifs légers amnésiques (TCLa) ou une maladie d’Alzheimer (MA) probable. Patients et méthodes : 123 patients pris en charge pour des TCLa ou une MA probable ont été examinés par IRM (2D Axial Flair, 3DT1 FFE). Les volumes normalisés des hyper signaux de la substance blanche et des épaisseurs corticales ont été mesurés grâce aux logiciels Pixyl.neuro et FreeSurfer puis comparés aux scores visuels habituels. Résultats : 110 sur 123 patients (89%) ont été analysés après exclusion d'examens pour des problèmes techniques ou des erreurs de segmentation. Les volumes des hyper intensités de la substance blanche étaient corrélés aux scores visuels de Fazekas (r=0.78). Les volumes hippocampiques étaient corrélés aux scores visuels de Scheltens (r>0.63). Par contre, les volumes d’épaisseurs corticales frontales et pariétales n'étaient pas corrélés aux scores visuels d’atrophie pariétale ni au gradient d’atrophie fronto-pariétale. Conclusion : Les analyses de segmentation automatique sont fiables pour évaluer les hyper intensités de la substance blanche et les volumes hippocampiques, tels que visuellement estimés. En revanche, la segmentation corticale automatique ne permet pas de mesurer l'atrophie fronto-pariétale telle qu'elle est couramment évaluée dans la pratique clinique.
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dumas-01887452 , version 1 (08-10-2018)

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Citer

Lison Malaureille. Comparison of automatic segmentation versus visual assessment of white matter hyperintensities and parenchymal atrophy in Alzheimer’s disease. Human health and pathology. 2018. ⟨dumas-01887452⟩
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