$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Le coefficient d'objectivité peut être évaluée à l'aide de plusieurs paramètres. Utilisation de l'ensemble de la formation dispensée en ligne ( http://sabre.brainlab.ca ), les étapes suivantes sont recommandées pour évaluer la fiabilité inter-évaluateurs pour chacune des étapes de traitement après la fin de LE.
Brain-Sizer:
Pour évaluer la fiabilité inter-évaluateur des procédures d'extraction du cerveau, générer volumétrie pour chaque masques TIV-E, _TIVedit , à l'aide de la commande
. Entrez ces volumétrie dans un logiciel de statistique (par exemple SPSS), avec la volumétrie de TIVedit prévues chacune de l'ensemble de la formation (voir fichier Excel / CSV fournis en ligne) et de calculer le coefficient de corrélation inter-évaluateur (CPI). Volumétrie de cerveau entier pour les évaluateurs internes formés obtiennent signalé ICC = 0,99, p <0,0001 1,2. En outre, l'évaluation de l'accord spatiale pour le masquage TIV peut être évaluée à l'aide duSI 21. MATLAB est disponible en ligne pour calculer les valeurs SI entre deux évaluateurs.
Pour évaluer la réaffectation ventriculaire, générer des volumes de vCSF aide de la commande
pour chacun des fichiers de segmentation avec les voxels vCSF réaffectés, soit. _ seg_vcsf. Le volume de vCSF est la valeur à côté de la ligne '7 'dans la colonne intitulée «volume». En utilisant les mêmes procédures pour évaluer TIV fiabilité inter-évaluateur, calculer la CPI et SI pour vCSF.
Retrait de tronc cérébral, cervelet et structures subtentorial peut être évaluée de façon similaire en exécutant la commande
sur _seg_vcsf_st . Les volumes utilisés pour ce masque de segmentation sont présentés à la dernière rangée intitulée «nombre total de voxels non nuls: 'sous« volume »(la dernière colonne de droite). En utilisant les mêmes procédures pour évaluer le VTI et vCSF, calculer la CPI et SI pour ce masquage procedure en utilisant la volumétrie dans le fichier Excel fourni et les fichiers de _seg_vcsf_st .
SABRE:
Bien que les procédures manuelles de Brain-Sizer peuvent facilement être évalués en utilisant des mesures standard, alignement CCAM est un peu plus difficile. Pour cette raison, les fichiers de la matrice sont prévus pour comparer visuellement pour la formation des opérateurs hors site. Après achèvement de l'alignement CCAM, ouvrez une nouvelle fenêtre ITK-SNAP_sb, charger l'image de T1, puis de charger la matrice pour le cas de la formation dispensée en ligne, _T1_IHCpre_toACPC.mat , et comparer visuellement le tangage, le roulis, lacet, et CCAM tranche entre les deux images.
Pour évaluer les procédures de SABRE landmarking, course
sur le masque parcellated, _SABREparcel_inACPC pour chaque cas de la formation. Entrez la volumétrie de chaque région (3-28). Codes de région SABRE sont disponibles en ligne. En utilisant les mêmes procédures pour évaluer le VTI et vCSF, calculer la CPI pour chaque région du cerveau SABRE.SABRE parcellated volumétrie régionaux pour les évaluateurs internes formés obtenir CCI moyennes rapportées = 0,98, p <0,01, avec des valeurs allant de 0,91 à 0,99 CPI 1,2.
Lésion-Seg:
Comme cette composante est la dernière étape du pipeline LE, la fiabilité et la précision dépendront des stades antérieurs.
Le coefficient d'objectivité de SH segmentation est réalisée en utilisant la CPI régionale des volumes SH et accord spatiale des masques de SH. Pour évaluer les volumes de SH régionaux, gérés , entrant dans le fichier de lobmask dans l'espace T1-acquisition, _SABREparcel et le fichier final modifié de la lésion de la segmentation, _LEedit . En utilisant les mêmes procédures pour évaluer la volumétrie SABRE, calculer la CPI pour des volumes des lésions au sein de chaque région du cerveau SABRE. En utilisant les mêmes procédures pour évaluer la concordance spatiale du processus de masquage TIV, calculer l'IS pour les masques finales éditées lésion, _LEedit (ou FLEXedit). Les mêmes tests de fiabilité peuvent être effectuées à la fois sur la segmentation PD/T2-based et segmentation FLAIR.
| T1 3D | CRD et du T2 |
| Paramètres d'imagerie | Volume SAT axiale (S 1) SPGR | Spin Echo axial FC VEMP VB (entrelacement) |
| Pulse Timing | | |
| TE (ms) | 5 | 30/80 |
| TR (ms) | 35 | 3000 |
| Retournez Angle (°) | 35 | 90 |
| TI (ms) | N / A | N / A |
| Plage de numérisation | | |
| FOV (cm) | 22 | 20 |
| épaisseur de coupe (mm) | 10,2 / 0 | 3/0 |
| Non tranches | 124 | 62 |
| Acquisition | | |
| taille de la matrice | 256 x 192 | 256 x 192 |
| taille de voxel (mm) | 0,86 x 0,86 x 1,4 | 0,78 x 0,78 x 3 |
| NEX | 1 | 0,5 |
| Temps total (min) | 11:00 | 12:00 |
Tableau 1. General Electric 1.5T IRM structurels paramètres d'acquisition.
| T1 3D | CRD et du T2 | FLAIR |
| Paramètres d'imagerie | Axial 3D FSPGR EDR IR Prep | Axial 2D FSE-XL, EDR, FAST, Fat Sat | Axial T2Flair, EDR, FAST |
| Pulse Timing | | | |
TE (ms) | 3.2 | 11,1 / 90 | 140 |
| TR (ms) | 8.1 | 2500 | 9700 |
| Retournez Angle (°) | 8 ° | 90 ° | 90 ° |
| TI (ms) | 650 | N / A | 2200 |
| Plage de numérisation | | | |
| FOV (cm) | 22 | 22 | 22 |
| épaisseur de coupe (mm) | 1 | 3 | 3 |
| Non tranches | 186 | 48 | 48 |
| Acquisition | | | |
| taille de la matrice | 256 x 192 | 256 x 192 |
| taille de 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 |
| Temps total (min) | 07:20 | 06:10 | 07:20 |
256 x 192
Tableau 2. General Electric 3T IRM structurels paramètres d'acquisition.

Figure 1. Axiale T1 avec inédite voûte intracrânienne totale (VIT) de superposition de masque (vert). Ceci est un exemple de l'utilisation de l'outil de polygone fermé dans ITK-SNAP_sb pour enlever le tissu nonbrain dans le cadre de la procédure de modification manuelle du cerveau- TIV la procédure d'extraction de Sizer.
Figure 2. Axiale T1 avec la segmentation du tissu de recouvrement. Notez que les couleurs de l'étiquette sont arbitraires et peuvent être modifiés à l'aide de l'outil d'étiquette. Image de gauche montre des couleurs par défaut. Image du milieu montre comment CSF (5 = violet) est réaffecté à vCSF (7 = magenta). L'image de droite montre comment la couleur WM peut être modifié sans changer l'étiquette de classe de tissu,
c'est à dire. Label 3 = WM reste mais la couleur peut être modifiée au bleu.

Figure 3. Axiale T1 avec le tissu segmentation superposition (image de gauche, GM = jaune, WM = orange, CSF = violet) (à gauche). Représenté un exemple de suppression manuelle des structures subtentorial aide de l'outil polygonale de n fermée dans ITK-SNAP_sb (au milieu) et la segmentation finale de tissus après le retrait (à droite). Comme dans la figure 2, l'image de droite montre comment la couleur WM peut être modifié sans changer l'étiquette de classe de tissu, c'est à dire. Label 3 = WM reste mais la couleur peut être modifiée au bleu.

Figure 4. Axial T1 dans l'espace d'acquisition avant (à gauche) et après (droite) l'alignement AC-PC est effectuée.

T1 Figure 5. Deux exemples montrant les procédures de landmarking SABRE. Axial AC-PC aligné avec AC (jaune), PC (bleu), et bord postérieur (rose) des stages de repère (à gauche). Une surface-rendu T1 3D (à droite) avec Sylvian fissure (violet) et centsillon ral (rose) délimitation.

Figure 6. PD axiale (à gauche) avec superposition générée automatiquement de la lésion (au centre), et lésion modifié manuellement (rouge) de recouvrement (à droite).

Figure 7. FLAIR axial (à gauche), avec le recouvrement généré automatiquement de la lésion (au centre), et lésion modifié manuellement (rouge) de recouvrement (à droite).