detalhado na seção 2.4.4, além de sua reprodução foram implementados outros dois métodos, que também dividem o CC em cinco parcelas para comparação: Witelson, detalhado na seção 2.4.2, esquema geométrico baseado em observações da histologia;
Hofer & Frahm, detalhado na seção 2.4.3, esquema geométrico baseado em análises da
tractografia.
Uma vez implementados, os três métodos foram aplicados ao mesmo conjunto de imagens, provindo de cento e cinquenta sujeitos, e extraídas medidas de difusão das parcelas do CC para identificar se há diferenças estatísticas entre os métodos.
∙ Dados e Ferramentas Utilizadas
Para os testes e análises efetuados no projeto de parcelamento do corpo caloso por Watershed, o conjunto de imagens usado de cento e cinquenta sujeitos controle, provenientes do Hospital das Clínicas da Universidade Estadual de Campinas, adquiridos de um scanner de ressonância magnética Philips Achieva (Fig. 3.3). Os volumes são compostos por fatias axiais de espessura de 2𝑚𝑚, com resolução de 1𝑚𝑚 × 1𝑚𝑚 com 2𝑚𝑚 entre cada fatia. O volume completo tem as dimensões (256 × 256 × 70), tendo sido interpolados pela própria máquina a partir de um volume de (128 × 128 × 70). O 𝐷𝑊 𝐼 foi adquirido em 32 direções (spin echo DwiSE sequence), 𝑏 de 1000𝑠/𝑚𝑚2, 𝑇 𝑅 = 8.5𝑠,
𝑇 𝐸 = 61𝑚𝑠 e mais um volume com 𝑏 = 0. Os dados foram processados na ferramenta
FSL para reduzir os efeitos de correntes de superfície, registrar os 33 volumes e para gerar seus respectivos autovetores e autovalores (JENKINSON et al., 2012). Durante a aquisição das imagens, todos os sujeitos foram informados com antecedência e assinaram termos de consentimento livre e informado, aprovado pelo Comitê de Ética de Pesquisa da FCM-UNICAMP (no CEP 920/2007; CAAE: 0669.0.146.000-07).
Os experimentos foram realizados no Adessowiki, uma plataforma de programação colaborativa baseada em Python (LOTUFO et al., 2009), usando Numpy (OLIPHANT, 2006), um pacote básico para programação matricial de dados e SciPy (JONES et al., 2015), uma biblioteca para tratamento científico da informação. Os algoritmos de k-means e Visual Analytics foram implementados usando Scikit-Learn (PEDREGOSA et al., 2011), um módulo em Python que integra um amplo conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina. Adicionalmente, foram usadas algumas funções e bibliotecas de propósito específico, implementadas no Adessowiki por nosso do grupo de pesquisa.
(a) (b) (c)
(d) (e) (f)
(g) (h) (i)
Figura 3.3 – Imagens do mesmo sujeito saudável do banco de dados utilizados para realizar os testes do projeto de parcelamento do corpo caloso por Watershed, onde: (a)-(i) visualização de diferentes fatias de anisotropia fracional no plano sagital.
∙ Medidas Analisadas
Um estudo clínico típico, que utiliza o parcelamento do CC em DTI, normalmente está interessado em comparar as características de difusão, como por exemplo a FA, das diversas parcelas. Sendo assim, o valor de FA médio de cada parcela foi escolhido para observar a diferença entre os resultados obtidos por cada um dos métodos estudados.
Assim, para avaliar a diferença dos resultados das medidas extraídas das parcelas, a análise de variância (ANOVA)1 para resultados repetidos foi executada,
com um modelo fatorial completo, contraste repetido e comparando efeitos principais através de Bonferroni, medindo 𝑝 versus a mesma variável dependente às medidas avaliadas (O’BRIEN; KAISER, 1985) (Tab. 3).
Tabela 3 – Parâmetros da análise da ANOVA utilizando o software IBM SPSS Statistics para avaliar a diferença dos resultados das medidas extraídas das parcelas do parcelamento do corpo caloso.
Parâmetro Configuração
Modelo Fatorial Completo
Soma de Quadrados Tipo III
Contraste Repetido
Comparação de Efeitos Principais
Bonferroni
3.1.1
Avaliação Qualitativa
Entre os resultados obtidos observa-se que, ao variar os sujeitos os parcelamentos de Hofer & Frahm (Fig. 3.4b) e de Witelson (Fig. 3.4c) não variam suas parcelas, uma vez que são métodos geométricos. No entanto o método por Watershed (Fig. 3.4a) apresenta uma variação clara no posicionamento das parcelas em cada um dos sujeitos, já que ele é somente baseado nos dados de entrada e não segue qualquer atlas ou conhecimento à priori.
(a) (b) (c)
Figura 3.4 – Resultado do parcelamento em três sujeitos distintos (linha) para três métodos de parcelamento (coluna) onde: parcelamento pelo método por (a) Watershed, (b) Hofer & Frahm e (c) Witelson.
Como discutido previamente, a tractografia pode servir para observar a organização das fibras do córtex cerebral pertencentes às parcelas encontradas no parcelamento por Watershed (Fig. 3.5).
(a)
(b)
(c)
Figura 3.5 – Tractografia resultante do parcelamento por Watershed de um sujeito, onde: (a) mostra a tratos cerebrais, em (b) é visualizado a tractografia posicionada junto à imagem 𝑇1 e em (c) encontra-se a tractografia sob a imagem de FA.
Usando as parcelas obtidas por Watershed como sementes da tractografia, foi gerado através da ferramenta DSI Studio2 o desenho das fibras que partem do CC em direção ao córtex cerebral. Assim, é possível verificar se há uma coerência das parcelas obtidas em relação à segmentação esperada. Logo, é possível averiguar através da tractografia a organização das fibras provenientes das cinco parcelas do CC.
3.1.2
Avaliação Quantitativa
Após aplicado os três métodos de parcelamento nos cento e cinquenta sujeitos devidamente segmentados, as medidas de FA médio para cada parcela foram obtidas (Fig. 3.6).
Figura 3.6 – Resultado das medidas em cento e cinquenta sujeitos para os métodos de parcelamento por Watershed (azul), Hofer & Frahm (amarelo) e Witelson (vermelho) para o FA médio.
Os resultados de FA médio do parcelamento do CC por Watershed possui valores da mediana muito próximos quando comparado aos demais métodos, sendo possível visualizar que as parcelas 𝐼𝐼𝐼 e 𝐼𝑉 são muito similares em todos os métodos. Entretanto, quando observadas as parcelas 𝐼, 𝐼𝐼 e 𝑉 , o método de Witelson diferencia-se dos demais, sendo o parcelamento por Watershed mais próximo de Hofer & Frahm.
Para compreender quão significantes são as diferenças entre as medidas extraídas por parcela, os resultados foram analisados estatisticamente através da análise de variância 2 Ferramenta gratuita de tractografia disponível em <http://dsi-studio.labsolver.org/>
ANOVA, medindo 𝑝 versus a mesma variável dependente às medidas avaliadas (Tab. 4). Para a interpretação dos resultados dos valores 𝑝 provindos da ANOVA por repetição, são considerados como significativos os valores abaixo de 𝑝 = 0.05. Assim, resultados acima deste limiar não são consideráveis para concluir significância entre as medidas.
Tabela 4 – Resultados da ANOVA por repetição, onde são considerados como significativos os valores abaixo de 𝑝 = 0.05, entre os três métodos de parcelamento avaliados para cada parcela do CC.
Comparação: Watershed×Witelson Watershed×Hofer
Medida Parc Valor de 𝑝 Valor de 𝑝
FA I .000 .000
𝐼𝐼 .451 .764
𝐼𝐼𝐼 .458 .450
𝐼𝑉 .597 .059
V .000 .000
Conforme observado nos valores apresentados pela análise de variância para resultados repetidos, as parcelas 𝐼 e 𝑉 demonstraram-se com significância estatística em relação as demais. Esse comportamento pode ser observado tanto nas medidas de anisotropia fracional para o teste efetuado a todos os cento e cinquenta sujeitos do banco de dados aplicando o parcelamento de Watershed comparado ao Witelson, quanto ao Hofer
& Frahm.
Por fim, a avaliação qualitativa dos métodos pode confirmar que o parcelamento por Watershed é variante entre sujeitos e similar às parcelas 𝐼 e 𝐼𝐼 de Hofer & Frahm, sendo muito distintas de Witelson (Fig. 3.4). O mesmo foi observado quando avaliado o gráfico da medida de FA entre as regiões encontradas do CC, onde o parcelamento de
Witelson diferencia-se nas parcelas 𝐼 e 𝐼𝐼 dos métodos de Hofer & Frahm e Watershed
(Fig. 3.6). No entanto, houve significância estatística apenas nas parcelas 𝐼 e 𝑉 , quando avaliados os três métodos.