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Accès ouvert déclaré 2024 article

Multicenter validation of automated detection of paramagnetic rim lesions on brain MRI in multiple sclerosis

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2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

BACKGROUND AND PURPOSE: Paramagnetic rim lesions (PRLs) are an MRI biomarker of chronic inflammation in people with multiple sclerosis (MS). PRLs may aid in the diagnosis and prognosis of MS. However, manual identification of PRLs is time-consuming and prone to poor interrater reliability. To address these challenges, the Automated Paramagnetic Rim Lesion (APRL) algorithm was developed to automate PRL detection. The primary objective of this study is to evaluate the accuracy of APRL for detecting PRLs in a multicenter setting. METHODS: We applied APRL to a multicenter dataset, which included 3-Tesla MRI acquired in 92 participants (43 with MS, 14 with clinically isolated syndrome [CIS]/radiologically isolated syndrome [RIS], 35 without RIS/CIS/MS). Subsequently, we assessed APRL's performance by comparing its results with manual PRL assessments carried out by a team of trained raters. RESULTS: Among the 92 participants, expert raters identified 5637 white matter lesions and 148 PRLs. The automated segmentation method successfully captured 115 (78%) of the manually identified PRLs. Within these 115 identified lesions, APRL differentiated between manually identified PRLs and non-PRLs with an area under the curve (AUC) of .73 (95% confidence interval [CI]: [.68, .78]). At the subject level, the count of APRL-identified PRLs predicted MS diagnosis with an AUC of .69 (95% CI: [.57, .81]). CONCLUSION: Our study demonstrated APRL's capability to differentiate between PRLs and lesions without paramagnetic rims in a multicenter study. Automated identification of PRLs offers greater efficiency over manual identification and could facilitate large-scale assessments of PRLs in clinical trials.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Multicenter validation of automated detection of paramagnetic rim lesions on brain MRI in multiple sclerosis
Date Crossref
15/10/2024
Éditeur
Wiley
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Georgetown University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Penn Center for AIDS Research pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • University of Pennsylvania Department of Biostatistics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Pfizer (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Cedars-Sinai Medical Center Department of Neurology pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University of Southern California Department of Neurology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Johns Hopkins University Department of Neurology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • The University of Texas at Austin Department of Neurology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of California UCSF Weill Institute for Neurosciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Yale University Department of Neurology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • St. Michael's Hospital Department of Medicine pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University of Toronto Department of Medicine pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Georgetown University, Penn Center for AIDS Research et Department of Biostatistics — University of Pennsylvania, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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