PROTOCOLO ENIGMA. APLICACIÓN A ATLAS DE ADNI-HHP José María Sanz Sanz ETSIDI-UPM

Contenidos de la presentación Base de atlas ADNI-HHP Protocolo ENIGMA. Estado de la técnica ENIGMA aplicado a atlas ADNI-HHP Resultados Desarrollos futuros

Base de atlas ADNI-HHP (I) ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) Objetivos: Establecer una base de imágenes del cerebro. Adquisición de imágenes usando protocolos. Obtención de las imágenes MRI. (http://adni.loni.usc.edu/) ADNI_013_S_0325

Base de atlas ADNI-HHP (II) HHP (Harmonized Hippocampal Protocol) Objetivos: Definir un modelo del hipocampo. Establecer un protocolo de segmentación. Obtención de los etiquetados (Boccardi) ADNI_013_S_0325

Base de atlas ADNI-HHP (III) Colección de 134 atlas 60-65 65-70 70-75 75-80 80-85 85-90 Hombres 10 12 16 11 Mujeres 5 18 9 Total 15 23 34 20 19 Tabla 1: Distribución de los atlas por edad Diagnóstico: NC: Normal/Control MCI: Mild Cognitive Impairment LMCI: Late MCI AD: Alzheimer NC MCI LMCI AD Hombres 23 18 8 21 Mujeres 11 24 Total 44 29 16 45 Tabla 2: Distribución de los atlas por diagnóstico

Protocolo ENIGMA (I) Consorcio ENIGMA (Enhancing Neuro Imaging Genetics through Meta-Analysis) Objetivos Estudiar el cerebro mediante imágenes (MRI, DTI, etc.) y datos genéticos. Entorno de cooperación y difusión de la información.

Protocolo ENIGMA (II) Protocolo ENIGMA1 (http://enigma.ini.usc.edu/) Obtención del volumen intracraneal (ICV). Skull-Stripping (ajuste grueso) Bias correction 1 Skull-Stripping (ajuste fino) Transformación al espacio normalizado Bias correction 2 Cálculo del ICV Espacio nativo Espacio normalizado

Protocolo ENIGMA (III) BET Eliminación del cráneo (Skull-Stripping) Ajuste grueso (bajo valor de –f) Uso de BET (Imágenes de Smith)

Protocolo ENIGMA (IV) FAST Corrección del sesgo magnético (Bias correction) Uso de FAST Imagen original Sesgo Imagen corregida

Protocolo ENIGMA (V) BET 2ª vez Segundo Skull-Stripping Ajuste fino (mayor valor de –f que en el ajuste grueso) Uso de BET Se aplica a la imagen corregida.

Protocolo ENIGMA (VI) FLIRT Obtención de las matrices de transformación al espacio de referencia. Uso de FLIRT

Protocolo ENIGMA (VII) FAST 2ª vez Segmentación en diferentes tejidos Uso de FAST 1. CSF 2. GM 3. WM

Protocolo ENIGMA (VIII) Cálculo del ICV Utiliza el determinante de la matriz en el cálculo del ICV y los volúmenes parciales.

Protocolo ENIGMA con ADNI-HHP (I) Inspección visual Separación de las imágenes que no estén alineadas con los ejes. ADNI_002_S_1261 Bien orientada ADNI_006_S_0322 Requiere corrección

Protocolo ENIGMA con ADNI-HHP (II) Rotación en 3D Slicer (I) Línea de comisuras anterior y posterior (ACPC) PC AC

Protocolo ENIGMA con ADNI-HHP (II) Rotación en 3D Slicer (II) 35 imágenes para rotar Usamos 3D Slicer (Boccardi) Imagen original ADNI_002_S_0413 Rotación con línea AC-PC Rotación libre

Protocolo ENIGMA con ADNI-HHP (III) Rotación en 3D Slicer (III)

Protocolo ENIGMA con ADNI-HHP (II) BET Primer Skull-Stripping Valores bajos de –f (entre 0,25 y 0,4). Localización del centro de gravedad del cerebro. Septo pelúcido ADNI_127_S_0393.nii.gz ADNI_127_S_0393_braintmp.nii.gz

Protocolo ENIGMA con ADNI-HHP (IV) FAST y BET (2ª vez) Corrección del sesgo magnético Segundo Skull-Stripping (ajuste fino, -f entre 0,3 y 0,6) Skull-Stripping 1 ADNI_127_S_0393 Sesgo magnético Biascorrected Skull-Stripping 2

Protocolo ENIGMA con ADNI-HHP (V) FLIRT Transformación al espacio normalizado MNI152 Imagen referencia MNI152 -ref FLIRT Skull-Stripping 2 Imagen normalizada

Protocolo ENIGMA con ADNI-HHP (VI) Propagación a etiquetas Aplicamos a las etiquetas la misma matriz de transformación que a las imágenes. Skull-Stripping 2 + etiqueta Imagen normalizada + etiqueta

Resultados (I). Índices DICE Las imágenes inversas son resultado de transformar al espacio de referencia y luego aplicar la transformación inversa. Se han retirado 11 imágenes que presentaban defectos. DICE Mínimo Máximo Media Skull-Stripping2-inv 0,810 0,982 0,978 ImgNorm-MNI152 0,914 0,955 0,940 LabelNativaL-inv 0,967 1,000 0,993 LabelNativaR-inv 0,994

Resultados (II). Volumetría Cálculo de ICV (numVoxeles > 0) · volumenVoxel volumenVoxel = Spacing(1) · Spacing(2) · Spacing(3) Cálculo de volumetría del hipocampo Igual que el ICV pero con las etiquetas. Ejemplo: ADNI_003_S_0907 ICV = 1292880,00 mm3 Hipocampo L = 3071,242 mm3 Hipocampo R = 3014,992 mm3

Desarrollos futuros Finalizar el protocolo ENIGMA para el cálculo del ICV. Comprobar si los métodos de segmentación automática dan buenos resultados utilizando los atlas ADNI-HHP con el método leave one out. Comprobar si, utilizando estos atlas, los métodos son capaces de predecir el diagnóstico de un paciente basándose en la volumetría del hipocampo y el ICV.

Bibliografía ADNI Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative http://adni.loni.usc.edu/ Harmonized Hippocampal Protocol http://www.hippocampal-protocol.net/ Boccardi, M., Bocchetta, M., Morency, F. C., Collins, D. L., Nishikawa, M., Ganzola, R., ... & on The, E. A. W. G. (2015). Training labels for hippocampal segmentation based on the EADC-ADNI harmonized hippocampal protocol.Alzheimer's & Dementia, 11(2), 175-183. Enigma http://enigma.ini.usc.edu/ Smith, S. M. (2000). BET: brain extraction tool. FMRIB TR00SMS2b, Oxford Centre for Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain), Department of Clinical Neurology, Oxford University, John Radcliffe Hospital, Headington, UK. Boccardi, M., Ganzola, R., Bocchetta, M., Pievani, M., Redolfi, A., Bartzokis, G., ... & de Leon, M. J. (2011). Survey of protocols for the manual segmentation of the hippocampus: preparatory steps towards a joint EADC-ADNI harmonized protocol. Journal of Alzheimer's disease: JAD, 26(0 3). 3D Slicer http://www.slicer.org/