SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:4fd58602-8532-4498-b8b2-7070f9d21d2f"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:4fd58602-8532-4498-b8b2-7070f9d21d2f" > Big Data Approaches...

  • Wu, OnaMassachusetts General Hospital (författare)

Big Data Approaches to Phenotyping Acute Ischemic Stroke Using Automated Lesion Segmentation of Multi-Center Magnetic Resonance Imaging Data

  • Artikel/kapitelEngelska2019

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2019

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:lup.lub.lu.se:4fd58602-8532-4498-b8b2-7070f9d21d2f
  • https://lup.lub.lu.se/record/4fd58602-8532-4498-b8b2-7070f9d21d2fURI
  • https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.119.025373DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype
  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype

Anmärkningar

  • Background and Purpose- We evaluated deep learning algorithms' segmentation of acute ischemic lesions on heterogeneous multi-center clinical diffusion-weighted magnetic resonance imaging (MRI) data sets and explored the potential role of this tool for phenotyping acute ischemic stroke. Methods- Ischemic stroke data sets from the MRI-GENIE (MRI-Genetics Interface Exploration) repository consisting of 12 international genetic research centers were retrospectively analyzed using an automated deep learning segmentation algorithm consisting of an ensemble of 3-dimensional convolutional neural networks. Three ensembles were trained using data from the following: (1) 267 patients from an independent single-center cohort, (2) 267 patients from MRI-GENIE, and (3) mixture of (1) and (2). The algorithms' performances were compared against manual outlines from a separate 383 patient subset from MRI-GENIE. Univariable and multivariable logistic regression with respect to demographics, stroke subtypes, and vascular risk factors were performed to identify phenotypes associated with large acute diffusion-weighted MRI volumes and greater stroke severity in 2770 MRI-GENIE patients. Stroke topography was investigated. Results- The ensemble consisting of a mixture of MRI-GENIE and single-center convolutional neural networks performed best. Subset analysis comparing automated and manual lesion volumes in 383 patients found excellent correlation (ρ=0.92; P<0.0001). Median (interquartile range) diffusion-weighted MRI lesion volumes from 2770 patients were 3.7 cm3 (0.9-16.6 cm3). Patients with small artery occlusion stroke subtype had smaller lesion volumes ( P<0.0001) and different topography compared with other stroke subtypes. Conclusions- Automated accurate clinical diffusion-weighted MRI lesion segmentation using deep learning algorithms trained with multi-center and diverse data is feasible. Both lesion volume and topography can provide insight into stroke subtypes with sufficient sample size from big heterogeneous multi-center clinical imaging phenotype data sets.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Winzeck, StefanUniversity of Cambridge (författare)
  • Giese, Anne-KatrinMassachusetts General Hospital (författare)
  • Hancock, Brandon LMassachusetts General Hospital (författare)
  • Etherton, Mark RMassachusetts General Hospital (författare)
  • Bouts, Mark J R JMassachusetts General Hospital (författare)
  • Donahue, KathleenMassachusetts General Hospital (författare)
  • Schirmer, Markus DMassachusetts General Hospital (författare)
  • Irie, Robert EMassachusetts General Hospital (författare)
  • Mocking, Steven J TMassachusetts General Hospital (författare)
  • McIntosh, Elissa CMassachusetts General Hospital (författare)
  • Bezerra, RaquelMassachusetts General Hospital (författare)
  • Kamnitsas, KonstantinosImperial College London (författare)
  • Frid, PetreaLund University,Lunds universitet,Neurologi, Lund,Sektion IV,Institutionen för kliniska vetenskaper, Lund,Medicinska fakulteten,Stroke Imaging Research group,Forskargrupper vid Lunds universitet,Neurology, Lund,Section IV,Department of Clinical Sciences, Lund,Faculty of Medicine,Lund University Research Groups(Swepub:lu)med-ptf (författare)
  • Wasselius, JohanLund University,Lunds universitet,Diagnostisk radiologi, Lund,Sektion V,Institutionen för kliniska vetenskaper, Lund,Medicinska fakulteten,Neuroradiologi,Forskargrupper vid Lunds universitet,Stroke Imaging Research group,Diagnostic Radiology, (Lund),Section V,Department of Clinical Sciences, Lund,Faculty of Medicine,Neuroradiology,Lund University Research Groups,Skåne University Hospital(Swepub:lu)oft-jws (författare)
  • Cole, John WUniversity of Maryland, Baltimore (författare)
  • Xu, HuichunUniversity of Maryland, Baltimore (författare)
  • Holmegaard, LukasUniversity of Gothenburg,Sahlgrenska Academy (författare)
  • Jiménez-Conde, JordiAutonomous University of Barcelona (författare)
  • Lemmens, RobinUniversity Hospitals Leuven (författare)
  • Lorentzen, EricSahlgrenska Academy (författare)
  • McArdle, Patrick FUniversity of Maryland, Baltimore (författare)
  • Meschia, James FMayo Clinic Florida (författare)
  • Roquer, JaumeAutonomous University of Barcelona (författare)
  • Rundek, TatjanaUniversity of Miami (författare)
  • Sacco, Ralph LUniversity of Miami (författare)
  • Schmidt, ReinholdMedical University of Graz (författare)
  • Sharma, PankajRoyal Holloway University of London (författare)
  • Slowik, AgnieszkaAshford And St Peter's Hospital (författare)
  • Stanne, Tara MSahlgrenska Academy (författare)
  • Thijs, VincentJagiellonian University (författare)
  • Vagal, AchalaUniversity of Cincinnati (författare)
  • Woo, DanielUniversity of Cincinnati (författare)
  • Bevan, StephenUniversity of Lincoln (författare)
  • Kittner, Steven JUniversity of Maryland, Baltimore (författare)
  • Mitchell, Braxton DBaltimore Veterans Administration Medical Center (författare)
  • Rosand, JonathanMassachusetts General Hospital (författare)
  • Worrall, Bradford BUniversity of Virginia (författare)
  • Jern, ChristinaSahlgrenska Academy (författare)
  • Lindgren, Arne GLund University,Lunds universitet,Neurologi, Lund,Sektion IV,Institutionen för kliniska vetenskaper, Lund,Medicinska fakulteten,Klinisk strokeforskning,Forskargrupper vid Lunds universitet,Neurology, Lund,Section IV,Department of Clinical Sciences, Lund,Faculty of Medicine,Clinical Stroke Research Group,Lund University Research Groups,Skåne University Hospital(Swepub:lu)neur-ali (författare)
  • Maguire, JaneUniversity of Technology Sydney (författare)
  • Rost, Natalia SMassachusetts General Hospital (författare)
  • Massachusetts General HospitalUniversity of Cambridge (creator_code:org_t)
  • MRI-GENIE and GISCOME Investigators

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Stroke50:7, s. 1734-17411524-4628

Internetlänk

Hitta via bibliotek

  • Stroke (Sök värdpublikationen i LIBRIS)

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy