Objectifs

Le diagnostic différentiel des syndromes parkinsoniens d’origine neurodégénérative est difficile, notamment en phase précoce. L’IRM structurelle constitue une aide diagnostique précieuse puisqu’elle fournit des biomarqueurs capables de discriminer les différentes entités. Alors que l’imagerie est considérée normale dans la maladie de Parkinson (MPI), la paralysie supranucléaire progressive (PSP) est caractérisée par une atteinte préférentielle du mésencéphale, alors que l’atteinte du putamen, du pont et du cervelet domine l’atrophie multisystématisée (AMS). Notre objectif était d’évaluer la capacité d’un algorithme à classer correctement les sujets atteints de syndrome parkinsonien sur la base de données de volumétrie et de diffusion.

Matériels et méthodes

Cette étude prospective reposait une cohorte d’apprentissage incluant 181 sujets scannés en milieu de recherche sur deux appareils IRM (sujets sains : n = 72, MPI : n = 62, PSP : n = 22, AMS : n = 25) et sur une cohorte test incluant 169 sujets recrutés dans un service de neuroradiologie et imagés en conditions cliniques sur quatre appareils IRM (sujets sains : n = 20, MPI : n = 72, PSP : n = 36, AMS : n = 41). Le protocole incluait une séquence anatomique en pondération T1 haute résolution et un tenseur de diffusion. Des volumes et des métriques de diffusion (fraction d’anisotropie, diffusivité moyenne, diffusivité radiale et diffusivité axiale) ont été extraits de façon automatisée pour différentes régions d’intérêt corticales et sous-corticales. Un algorithme de type support vector machine linéaire a été entraîné sur la base des différents biomarqueurs extraits sur la cohorte d’apprentissage, puis testé sur la cohorte d’apprentissage et sur la cohorte test. Différentes tâches de classification ont été testées : sujets sains versus sujets parkinsoniens, MPI versus PSP, MPI versus AMS et PSP versus AMS.

Résultats

Lorsqu’on compare les données de volumétrie et de diffusion entre groupes de sujets, il n’y avait aucune différence significative entre sujets sains et patients atteints de MPI. La PSP et l’AMS se distinguaient de la MPI et des sujets sains par une atteinte du mésencéphale dans la PSP, du pont dans l’AMS, et des ganglions de la base (putamen dans les deux maladies, thalamus et pallidum plutôt dans la PSP). La PSP et l’AMS différaient entre elles par l’atteinte du tronc cérébral en termes de ratio mésencéphale sur pont et de diffusivité dans le pont, et par l’atteinte du thalamus. Les performances de l’algorithme testé avec les données volumétriques étaient, selon les tâches de classification, bonnes à excellentes dans la cohorte d’apprentissage (précision équilibrée ≥ 0,78), moyennes à excellentes dans la cohorte test (précision équilibrée ≥ 0,70). L’ajout des données de diffusion à la volumétrie était globalement associé à une amélioration des performances dans la cohorte d’apprentissage (précision équilibrée ≥ 0,82) et à une baisse dans la cohorte test (précision équilibrée ≥ 0,60). Cette baisse de performance dans la cohorte test pouvait être imputée à l’hétérogénéité des données de diffusion due à un effet machine.

Conclusion

L’utilisation d’un algorithme de type support vector machine entraîné sur des données de volumétrie et de diffusion permet de séparer les syndromes parkinsoniens avec de bonnes performances, même en utilisant des données hétérogènes obtenues sur différents appareils IRM. Ces résultats pourraient être translatés dans un environnement clinique.

中文翻译：

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自动诊断综合征综合诊断模型IRM多模态

对象

诊断原发性帕金森氏病的神经系统性困难，在整个过程中均需注明。L'IRM结构性诊断和辅助诊断法，能够区别对待不同的企业。帕尔森（MPI），帕拉森麻痹高级支持者（PSP）和爱国者纪念日，以及阿尔萨斯·杜芬特·杜埃特里·杜埃特里·杜莱特多系统（AMS）。评估，评估和纠正扩散算法的基础上的校正对象的方法。

Matérielsetméthodes

CETÉtudeReposait une a corporte d'apprentissage inclant 181 sujetsscannésen milieu de recherche sur deux appareils IRM（sujets sains：n  = 72，MPI：n  = 62，PSP：n  = 22，AMS：n  = 25）队列测试包括169个surets招聘了神经放射学和影像学服务的条件临床研究人员IRM（sujets sains：n = 20，MPI：n  = 72，PSP：n  = 36，AMS：n = 41）。包括解剖学和解剖学在内的T1高级解散和张力扩散协议。扩散和扩散（各向异性，弥散，径向扩散和轴向扩散）以及从外部自动提取不同程度的皮层皮层和皮层皮层。在支持算法的基础上，对同类产品的性能进行了验证，然后对同类产品进行了测试。区分各种测试：sujets sains与sujets parkinsoniens，MPI与PSP，MPI与AMS以及PSP与AMS。

Résultats

Lorsqu'on比较了sujets的主体和扩散实体组，但没有aucuunedifférence代表实体和患者的MPI提示。MSP和sujets的La PSP和l'AMS的区别，PSM，pons dans l'AMS以及基层的神经节（putamen dans les deux maraldies，丘脑和苍白的plutôt） PSP）。La PSP和AMS的中，高等文化程度大学入学考试，以及在蓬皮山和其他地区的法学考试之间的比例差异。集体表演法，塞隆地区分类法，学徒联合会优秀奖（精度≥0,78），基督教会优秀奖（≥0,78） 70）。表演与表演团体联合会，全球舞曲与表演协会（pécisionéquilibrée≥0,82）和àbaisse dans la cohorte检验（précisionélib），≥60，由于无法使用机器而导致的性能扩散，因此无法进行性能测试。

结论

支持向量机类型的持久性算法和扩散性综合症的性能，以bonnesoniens avec de bonnes的性能表现，并在不同的服装上使IRM发挥作用。Cesrésultatspourraientêtretranslatésdans un environnement clinique。