$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
La fiabilidad entre revisores se evaluó a través de varios indicadores. Utilizando el conjunto de formación en línea ( http://sabre.brainlab.ca ), se recomiendan las siguientes medidas para evaluar la confiabilidad entre calificadores para cada una de las etapas de procesamiento después de la finalización de la LE.
Brain-Sizer:
Para evaluar la confiabilidad entre los evaluadores de los procedimientos de extracción de cerebro, generar volumetría para cada TIV-E máscaras, _TIVedit , utilizando el comando
. Introduzca estos volumetría en un paquete de software estadístico (por ejemplo, SPSS), junto con la volumetría TIVedit previstas para cada uno de la serie de capacitación (véase el archivo de Excel / CSV suministrado en línea) y calcular el coeficiente de correlación entre evaluadores (ICC). Volumetría de todo el cerebro para internos evaluadores entrenados obtener reportaron ICC = 0,99, p <0,0001 1,2. Además, la evaluación del acuerdo espacial para el enmascaramiento TIV se puede evaluar utilizando elSI 21. Código MATLAB se proporciona en línea para calcular los valores de la IS entre dos evaluadores.
Para evaluar la reasignación del ventrículo, generar volúmenes vCSF usando el comando
para cada uno de los archivos de segmentación con los vóxeles vCSF reasignados, es decir. _ seg_vcsf. El volumen vCSF es el valor al lado de la fila '7 'en la columna titulada' volumen '. Utilizando los mismos procedimientos para evaluar TIV entre los calificadores fiabilidad, el cálculo de la CPI y de la IS para vCSF.
La eliminación del tronco cerebral, cerebelo y estructuras subtentorial puede evaluarse de manera similar mediante la ejecución del comando
en _seg_vcsf_st NOMBRE. Los volúmenes utilizados para esta máscara de segmentación se muestran en la penúltima fila titulada "recuento total de voxels distintos de cero:" bajo "volumen" (la última columna a la derecha). Utilizando los mismos procedimientos para evaluar TIV y vCSF, calcule ICC y SI para este enmascaramiento procedure el uso de la volumetría en el archivo de excel proporcionados y los archivos _seg_vcsf_st .
SABRE:
Si bien los procedimientos del manual de Brain-Sizer fácilmente se pueden evaluar usando métricas estándar, alineación ACPC es un poco más difícil. Por esta razón, los archivos de matriz se proporcionan para comparar visualmente para el entrenamiento de los operadores fuera de las instalaciones. Después de culminar su adaptación ACPC, abra una nueva ventana de ITK-SNAP_sb, cargar la imagen T1, a continuación, cargar la matriz para el caso de la formación impartida en línea, _T1_IHCpre_toACPC.mat y comparar visualmente el cabeceo, balanceo, guiñada y ACPC rebanada entre las dos imágenes.
Para evaluar los procedimientos de SABRE de lugares históricos, ejecute
en la máscara parcellated, NOMBRE _SABREparcel_inACPC para cada caso de entrenamiento. Introduzca la volumetría de cada región (3-28). Códigos de región SABRE se ofrecen en línea. Utilizando los mismos procedimientos para evaluar TIV y vCSF, calcule ICC para cada región del cerebro SABRE.SABRE parcellated volumetría regionales para internos evaluadores entrenados obtener CCI medios notificados = 0,98, p <0,01, con valores que van desde 0,91 hasta 0,99 ICC 1,2.
Lesión-Seg:
Como este componente es la etapa final de la tubería LE, la fiabilidad y la precisión dependerán de las etapas anteriores.
Interamericano de calificadores fiabilidad de la segmentación SH se logra utilizando ICC regional de los volúmenes de SH y el acuerdo espacial de las máscaras SH. Para evaluar los volúmenes SH regionales, ejecute , entrando tanto el archivo lobmask en el espacio T1-adquisición, NOMBRE _SABREparcel y el archivo de la segmentación definitiva editada lesión, _LEedit NOMBRE. Utilizando los mismos procedimientos para evaluar volumetría SABRE, calcule ICC para volúmenes de lesión dentro de cada región del cerebro SABRE. Utilizando los mismos procedimientos para evaluar la concordancia espacial del proceso de enmascaramiento TIV, el cálculo de la IS para las máscaras finales editadas lesión, _LEedit (o FLEXedit). Las mismas pruebas de fiabilidad se pueden realizar tanto en la segmentación PD/T2-based y segmentación basada en FLAIR.
| T1 3D | PD/T2 |
| Parámetros de imágenes | Volumen Axial SAT (S 1) SPGR | Girar Axial Echo FC VEMP VB (intercalación) |
| El tiempo de pulso | | |
| TE (ms) | 5 | 30/80 |
| TR (ms) | 35 | 3000 |
| Voltear Ángulo (°) | 35 | 90 |
| TI (ms) | N / A | N / A |
| Tamaño de escaneado | | |
| FOV (cm) | 22 | 20 |
| Grosor de corte (mm) | 10,2 / 0 | 3/0 |
| No. Slices | 124 | 62 |
| Adquisición | | |
| Tamaño de matriz | 256 x 192 | 256 x 192 |
| Tamaño Voxel (mm) | 0.86 x 0.86 x 1.4 | 0,78 x 0,78 x 3 |
| NEX | 1 | 0.5 |
| Tiempo total (min) | 11:00 | 12:00 |
Tabla 1. General Electric 1.5T parámetros de adquisición de resonancia magnética estructural.
| T1 3D | PD/T2 | FLAIR |
| Parámetros de imágenes | Axial 3D FSPGR EDR IR Prep | Axial 2D FSE-XL, EDR, FAST, la grasa se sentó | Axial T2Flair, EDR, FAST |
| El tiempo de pulso | | | |
TE (MS) | 3.2 | 11,1 / 90 | 140 |
| TR (ms) | 8.1 | 2500 | 9700 |
| Voltear Ángulo (°) | 8 ° | 90 ° | 90 ° |
| TI (ms) | 650 | N / A | 2200 |
| Tamaño de escaneado | | | |
| FOV (cm) | 22 | 22 | 22 |
| Grosor de corte (mm) | 1 | 3 | 3 |
| No. Slices | 186 | 48 | 48 |
| Adquisición | | | |
| Tamaño de matriz | 256 x 192 | 256 x 192 |
| Tamaño Voxel (mm) | 0,86 x 0,86 x 1 | 0,86 x 0,86 x 3 | 0,86 x 0,86 x 3 |
| NEX | 1 | 1 | 1 |
| Tiempo total (min) | 07:20 | 06:10 | 07:20 |
256 x 192
Tabla 2. General Electric 3T parámetros de adquisición de resonancia magnética estructural.

Figura 1. Axial T1 con sin editar bóveda intracraneal total de (TIV) superposición de la máscara (verde). Este es un ejemplo de la utilización de la herramienta de polígono cerrado en ITK-SNAP_sb para eliminar el tejido nonbrain como parte del procedimiento de edición manual de la Cerebro- procedimiento de extracción TIV de Sizer.
Figura 2. Axial T1 con superposición de la segmentación del tejido. Observe que los colores de las etiquetas son arbitrarias y se pueden modificar mediante la herramienta Label. Imagen de la izquierda muestra los colores por defecto. Imagen del centro muestra cómo CSF (5 = morado) se reasigna a vCSF (7 = magenta). Imagen de la derecha muestra cómo el color WM puede modificarse sin cambiar la etiqueta de clase de tejidos,
es decir. Etiqueta 3 = WM permanece pero el color puede ser modificado para azul.

Figura 3. Axial T1 con superposición de la segmentación del tejido (imagen de la izquierda, GM = amarillo, WM = naranja, CSF = morado) (izquierda). Representado es un ejemplo de la extracción manual de las estructuras subtentorial utilizando la herramienta poligonales n cerrada en ITK-SNAP_sb (centro) y la segmentación del tejido final después de la eliminación (derecha). Al igual que en la figura 2, la imagen de la derecha muestra cómo el color WM puede modificarse sin cambiar la etiqueta de clase de tejidos, es decir. Etiqueta 3 = WM permanece pero el color puede ser modificado para azul.

Figura 4. Axial T1 en el espacio adquisición antes (izquierda) y después (derecha) se lleva a cabo la alineación AC-PC.

T1 Figura 5. Dos ejemplos que muestran procedimientos landmarking SABRE. Axial AC-PC alineado con AC (amarillo), PC (azul) y de borde posterior (rosa) las colocaciones históricas (izquierda). Un T1-rendido superficie 3D (derecha) con Sylvian fisura (púrpura) y cientosulcus ral (rosa) delineación.

Figura 6. Axial PD (izquierda) con el recubrimiento generado automáticamente lesión (centro), y la lesión editado manualmente (red) overlay (derecha).

Figura 7. Axial FLAIR (izquierda), con superposición genera automáticamente lesión (centro), y la lesión editado manualmente (red) overlay (derecha).