Quantitative comparison of multi-centre MRI data for mild to severe traumatic brain injury

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica)Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015O trauma cerebral (frequentemente denominado de TBI – Traumatic Brain Injury) é uma das principais causas de morte e incapacidade em jovens adultos, afectando cerca de 2,5 milhões de sujeitos, por ano, só na Europa, sendo que 75 000 acabam por morrer em consequência do mesmo. Actualmente, TBI é classificada pela Organização Mundial de Saúde como uma epidemia silenciosa e um grave problema de saúde pública. O diagnóstico do trauma cerebral assenta em parâmetros como a escala de coma de Glasgow ou o nível de perda de consciência, o que condiciona um diagnóstico exacto, já que por vezes os sintomas associados ao trauma cerebral não se manifestam de imediato. Assim, as técnicas de imagem médicas derivadas da Ressonância Magnética, como é o caso das imagens obtidas usando o tensor de difusão - DTI (Diffusion Tensor Imaging) – e imagens de Ressonância Magnética funcional – fMRI (Functional Magnetic Resonance Imaging) - têm-se mostrado bastante relevantes para um diagnóstico mais eficaz do TBI. TBI trata-se de um conjunto de reacções a um agressão externa, que dependem de diversos factores e que por esse motivo tornam difícil definir TBI, assim como a melhor abordagem para o seu tratamento. Por conseguinte, uma das formas mais eficazes de estudar TBI, tentando definir um tratamento adequado, é através de estudos longitudinais, que permitam, abrangendo um número alargado de pacientes, melhor caracterizar esta patologia. É neste sentido que surge o projecto CENTER-TBI. O CENTER-TBI é um estudo multicentro que visa, por meio da aquisição de dados em 60 centros e abrangendo um total de 5400 indivíduos, uma caracterização mais eficaz do trauma cerebral, assim como a identificação da intervenção mais eficaz para o tratamento de TBI. Considerando as mais-valias que um estudo multicentro oferece, entre as quais se destaca o aumento da população em estudo o que permite um aumento de poder estatístico dos testes, assim como a garantia de que a população é o mais heterógena possível permitindo a análise de diferentes características e sintomas associados ao TBI, será possível definir uma abordagem que esclareça a comunidade médica sobre como proceder perante um paciente com trauma cerebral. No entanto, a viabilidade deste tipo de estudos, e do projecto CENTER-TBI em particular, está fortemente dependente da reprodutibilidade dos dados. Para tal, foi definido qual o procedimento a adoptar para a aquisição de imagens médicas, estabelecendo-se protocolos que definem qual a sequência de aquisição de MRI. Porém, seja por incapacidade de implementação da sequência tal como está definida, seja por características intrínsecas ao scanner utilizado, existe uma fracção de variabilidade em cada imagem adquirida que é inerente ao scanner. Tal facto introduz um viés nos dados que impossibilita que os mesmos sejam exactamente reprodutíveis e comparáveis entre scanners. Este projecto tem como objectivo principal a redução da variabilidade entre dados provenientes de scanners diferentes, assegurando a reprodutibilidade dos mesmos. Assim, numa primeira fase, após uma extensa pesquisa sobre o estado da arte relativo a estudos multicentro, procedeu-se ao desenvolvimento de algoritmos que permitam a quantificação da variabilidade que é originada pelas singularidades do hardware. De seguida, procedeu-se à comparação não só dados provenientes de sujeitos saudáveis, definidos como grupo de controlo, mas também dados provenientes de pacientes com TBI. Desse modo, foi possível estimar o quanto a variabilidade introduzida pelo scanner afecta o diagnóstico de pacientes. Posteriormente, após terminada a fase de quantificação, procedeu-se à aplicação de dois métodos distintos de correcção de variabilidade pelo hardware, sendo que no segundo caso, ao método testado foram introduzidas várias variações nas quais se tentou obter uma melhor performance do algoritmo em análise. Esperou-se que com a aplicação de ambos os métodos de correcção, as diferenças encontradas entre os vários scans, adquiridos em diferentes centros, se ficam a dever exclusivamente a diferenças anatómicas e/ou fisiológicas entre pacientes, permitindo desse modo a comparação dos diferentes indivíduos em análise. Assim, as conclusões e pressupostos assumidos tendo por base estudos e análises de dados multicentro terão a sua fiabilidade assegurada. Em suma, este projecto teve como objectivo a quantificação e correcção da variabilidade entre scanners, dado que esta se pode tornar um factor de erro com ênfase suficiente para colocar em causa a fiabilidade de estudos multicentro.Introduction: Multicentre studies have proven themselves very useful to collect data from subjects with interesting characteristics for Traumatic Brain Injury (TBI) research, such as heterogeneous approaches for TBI treatment. Multicentre projects have been contributing to increase the statistical power of the TBI studies and to improve the reliability of the assumptions held about this illness. It is necessary to ensure the data reproducibility in order to guarantee the studies reliability. In this way, it is crucial to remove any source of error in these projects, such as variability and bias present in the data, introduced by the hardware. The present dissertation presents a project whose main goal is to quantify and correct for the variability introduced by the hardware. Therefore, the first step to guarantee the viability of the results is to measure the variability present in the data. Second, the data needed to be corrected so as to eliminate the sources of variability, considering the several approaches suggested in the literature. It was also important to determine the best approach to achieve the lowest level of variability in the data, without removing relevant features regarding pathology. Materials and Methods: In an initial phase of the project, a quantification of the variability across scanners and within centre was performed. For that, the Coefficient of Variation (COV) was calculated for each type of maps in analysis – Fractional Anisotropy (FA), Mean Diffusivity (MD), Grey Matter (GM) and White Matter (WM). A voxel based analysis and Regions of Interest (ROI) analysis was performed in order to characterize the variability present in the data and to confirm the need for the use of a correction model to remove the variability introduced by the hardware in multicentre studies. After that, two methodologies to correct the variability were tested. In the case of the second methodology applied, variations of the initial model were also tested in order to improve the performance of this model. Finally, a comparison of the effectiveness of the methods tested was performed. For that, a Support Vector Machine (SVM) algorithm was applied to obtain an indirect measure of the accuracy of the methods tested. Results: The results obtained in this initial phase were as expected, in agreement with previous studies described in the literature. The models tested were effective in the correction of the variability introduced by the scanner. The Regression Models showed the best performance in the correction of the variability. However, the Spatial Filtering models were simpler and quicker to apply, and the effectiveness of their performance suggested that these kind of models could be applied in the context of CENTER-TBI and the variability would be corrected. Conclusions: As expected, the scanners introduced a significant level of variability in the data. The variability introduced by the hardware can be quantified within scanners, analysing the data from the same device, or across scanners and comparing the data from different devices. In both cases, the results suggest that the correction and elimination of variability introduced by the hardware are needed, before proceeding with further analysis using data from multicentre studies, in order to ensure the reliability of the results. The methods tested in this dissertation showed to be effective in the elimination of the variability introduced by the scanner