Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI - 26/11/20

Doi : 10.1016/j.diii.2020.05.009

P. Roca ^a,^⁎ , A. Attye ^b,^c, L. Colas ^d, A. Tucholka ^a, P. Rubini ^a, S. Cackowski ^e, J. Ding ^d, J.-F. Budzik ^d, F. Renard ^f,^g, S. Doyle ^a, E.L. Barbier ^e, I. Bousaid ^h, R. Casey ^i,^j,^k,^l, S. Vukusic ^i,^j,^k,^l, N. Lassau ^m,ⁿ, S. Verclytte ^d, F. Cotton ^k,^o,^p
On behalf of
OFSEP Investigators
Steering Committee
B. Brochet ^q, R. Casey ^r, F. Cotton ^s, J. De Sèze ^t, P. Douek ^u, F. Guillemin ^v, D. Laplaud ^x, C. Lebrun-Frenay ^y, L. Mansuy ^z, T. Moreau ^aa, J. Olaiz ^ab, J. Pelletier ^ac, C. Rigaud-Bully ^ad, B. Stankoff ^ae, S. Vukusic ^af
^q Centre hospitalier universitaire de Bordeaux, Hôpital Pellegrin, Service de neurologie, Bordeaux, France
^r Observatoire français de la sclérose en plaques (OFSEP), Centre de coordination national, Lyon/Bron, France
^s Hospices civils de Lyon, Hôpital Lyon sud, Service d’imagerie médicale et interventionnelle, Lyon/Pierre-Bénite, France
^t Hôpitaux universitaire de Strasbourg, Hôpital de Hautepierre, Service des maladies inflammatoires du système nerveux – neurologie, Strasbourg, France
^u Union pour la lutte contre la sclérose en plaques (UNISEP), Ivry-sur-Seine, France
^v CIC 1433 Epidémiologie Clinique, Centre hospitalier régional universitaire de Nancy, Inserm et Université de Lorraine, Nancy, France
^x Centre hospitalier universitaire de Nantes, Hôpital nord Laennec, Service de neurologie, Nantes/Saint-Herblain, France
^y Centre hospitalier universitaire de Nice, Université Nice Côte d’Azur, Hôpital Pasteur, Service de neurologie, Nice, France
^z Hospices civils de Lyon, Département de la recherche clinique et de l’innovation, Lyon, France
^aa Centre hospitalier universitaire Dijon Bourgogne, Hôpital François Mitterrand, Service de neurologie, maladies inflammatoires du système nerveux et neurologie générale, Dijon, France
^ab Université Claude Bernard Lyon 1, Lyon ingéniérie projets, Lyon, France
^ac Assistance publique des hôpitaux de Marseille, Centre hospitalier de la Timone, Service de neurologie et unité neuro-vasculaire, Marseille, France
^ad Fondation Eugène Devic EDMUS contre la sclérose en plaques, Lyon, France
^ae Assistance publique des hôpitaux de Paris, Hôpital Saint-Antoine, Service de neurologie, Paris, France
^af Hospices civils de Lyon, Hôpital Pierre Wertheimer, Service de neurologie A, Lyon/Bron, France

Investigators
R. Marignier ^ag, M. Debouverie ^ah, G. Edan ^ai, J. Ciron ^aj, A. Ruet ^ak, N. Collongues ^al, C. Lubetzki ^am, P. Vermersch ^an, P. Labauge ^ao, G. Defer ^ap, M. Cohen ^aq, A. Fromont ^ar, S. Wiertlewsky ^as, E. Berger ^at, P. Clavelou ^au, B. Audoin ^av, C. Giannesini ^aw, O. Gout ^ax, E. Thouvenot ^ay, O. Heinzlef ^az, A. Al-Khedr ^ba, B. Bourre ^bb, O. Casez ^bc, P. Cabre ^bd, A. Montcuquet ^be, A. Créange ^bf, J.-P. Camdessanché ^bg, J. Faure ^bh, A. Maurousset ^bi, I. Patry ^bj, K. Hankiewicz ^bk, C. Pottier ^bl, N. Maubeuge ^bm, C. Labeyrie ^bn, C. Nifle ^bo
^ag Hospices civils de Lyon, Hôpital Pierre Wertheimer, Service de neurologie A, Lyon/Bron, France
^ah Centre hospitalier régional universitaire de Nancy, Hôpital central, Service de neurologie, Nancy, France
^ai Centre hospitalier universitaire de Rennes, Hôpital Pontchaillou, Service de neurologie, Rennes, France
^aj Centre hospitalier universitaire de Toulouse, Hôpital Purpan, Service de neurologie inflammatoire et neuro-oncologie, Toulouse, France
^ak Centre hospitalier universitaire de Bordeaux, Hôpital Pellegrin, Service de neurologie, Bordeaux, France
^al Hôpitaux universitaire de Strasbourg, Hôpital de Hautepierre, Service des maladies inflammatoires du système nerveux – neurologie, Strasbourg, France
^am Assistance publique des hôpitaux de Paris, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, Service de neurologie, Paris, France
^an Centre hospitalier universitaire de Lille, Hôpital Salengro, Service de neurologie D, Lille, France
^ao Centre hospitalier universitaire de Montpellier, Hôpital Gui de Chauliac, Service de neurologie, Montpellier, France
^ap Centre hospitalier universitaire de Caen Normandie, Service de neurologie, Hôpital Côte de Nacre, Caen, France
^aq Centre hospitalier universitaire de Nice, Université Nice Côte d’Azur, Hôpital Pasteur, Service de neurologie, Nice, France
^ar Centre hospitalier universitaire Dijon Bourgogne, Hôpital François Mitterrand, Service de neurologie, maladies inflammatoires du système nerveux et neurologie générale, Dijon, France
^as Centre hospitalier universitaire de Nantes, Hôpital nord Laennec, Service de neurologie, Nantes/Saint-Herblain, France
^at Centre hospitalier régional universitaire de Besançon, Hôpital Jean Minjoz, Service de neurologie, Besançon, France
^au Centre hospitalier universitaire de Clermont-Ferrand, Hôpital Gabriel-Montpied, Service de neurologie, Clermont-Ferrand, France
^av Assistance publique des hôpitaux de Marseille, Centre hospitalier de la Timone, Service de neurologie et unité neuro-vasculaire, Marseille, France
^aw Assistance publique des hôpitaux de Paris, Hôpital Saint-Antoine, Service de neurologie, Paris, France
^ax Fondation Adolphe de Rothschild de l’œil et du cerveau, Service de neurologie, Paris, France
^ay Centre hospitalier universitaire de Nîmes, Hôpital Carémeau, Service de neurologie, Nîmes, France
^az Centre hospitalier intercommunal de Poissy Saint-Germain-en-Laye, Service de neurologie, Poissy, France
^ba Centre hospitalier universitaire d’Amiens Picardie, Site sud, Service de neurologie, Amiens, France
^bb Centre hospitalier universitaire Rouen Normandie, Hôpital Charles-Nicolle, Service de neurologie, Rouen, France
^bc Centre hospitalier universitaire Grenoble-Alpes, Site nord, Service de neurologie, Grenoble/La Tronche, France
^bd Centre hospitalier universitaire de Martinique, Hôpital Pierre Zobda-Quitman, Service de Neurologie, Fort-de-France, France
^be Centre hospitalier universitaire Limoges, Hôpital Dupuytren, Service de neurologie, Limoges, France
^bf Assistance publique des hôpitaux de Paris, Hôpital Henri Mondor, Service de neurologie, Créteil, France
^bg Centre hospitalier universitaire de Saint-Étienne, Hôpital Nord, Service de neurologie, Saint-Étienne, France
^bh Centre hospitalier universitaire de Reims, Hôpital Maison-Blanche, Service de neurologie, Reims, France
^bi Centre hospitalier régional universitaire de Tours, Hôpital Bretonneau, Service de neurologie, Tours, France
^bj Centre hospitalier sud francilien, Service de neurologie, Corbeil-Essonnes, France
^bk Centre hospitalier de Saint-Denis, Hôpital Casanova, Service de neurologie, Saint-Denis, France
^bl Centre hospitalier de Pontoise, Service de neurologie, Pontoise, France
^bm Centre hospitalier universitaire de Poitiers, Site de la Milétrie, Service de neurologie, Poitiers, France
^bn Assistance publique des hôpitaux de Paris, Hôpital Bicêtre, Service de neurologie, Le Kremlin-Bicêtre, France
^bo Centre hospitalier de Versailles, Hôpital André-Mignot, Service de neurologie, Le Chesnay, France

Imaging group
R. Ameli ^bp, R. Anxionnat ^bq, A. Attye ^br, E. Bannier ^bs, C. Barillot ^bt, D. Ben Salem ^bu, M.-P. Boncoeur-Martel ^bv, F. Bonneville ^bw, C. Boutet ^bx, J.-C. Brisset ^by, F. Cervenanski ^bz, B. Claise ^ca, O. Commowick ^cb, J.-M. Constans ^cc, P. Dardel ^cd, H. Desal ^ce, Vincent Dousset ^cf, F. Durand-Dubief ^cg, J.-C. Ferre ^ch, E. Gerardin ^ci, T. Glattard ^cj, S. Grand ^ck, T. Grenier ^cl, R. Guillevin ^cm, C. Guttmann ^cn, A. Krainik ^co, S. Kremer ^cp, S. Lion ^cq, N. Menjot de Champfleur ^cr, L. Mondot ^cs, O. Outteryck ^ct, N. Pyatigorskaya ^cu, J.-P. Pruvo ^cv, S. Rabaste ^cw, J.-P. Ranjeva ^cx, J.-A. Roch ^cy, J.C. Sadik ^cz, D. Sappey-Marinier ^da, J. Savatovsky ^db, J.-Y. Tanguy ^dc, A. Tourbah ^dd, T. Tourdias ^de
^bp Hospices civils de Lyon, Service de radiologie, Lyon, France
^bq CHU Nancy, Service de radiologie, Nancy, France
^br CHU de Grenoble, Service de radiologie, Grenoble, France
^bs Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Rennes, France
^bt INRIA, Rennes, France
^bu CHU Brest, Service de radiologie, Brest, France
^bv CHU Limoges, Service de radiologie, Limoges, France
^bw CHU Toulouse Purpan, Service de radiologie, Toulouse, France
^bx CHU Saint-Etienne, Service de radiologie, Saint-Etienne, France
^by Median technologies, Valbonne, France
^bz CREATIS, Villeurbanne, France
^ca CHU Clermont-Ferrand, Service de radiologie, Clermont-Ferrand, France
^cb NRIA, Rennes, France
^cc CHU Amiens–Picardie, Service de radiologie, Amiens, France
^cd CH Chambéry, Service de radiologie, Chambéry, France
^ce CHU Nantes, Service de radiologie, Nantes, France
^cf CHU Bordeaux, Service de radiologie, Bordeaux, France
^cg Hospices civils de Lyon, Service de Neurologie, Lyon, France
^ch CHU Rennes, Service de radiologie, Rennes, France
^ci CHU Rouen, Service de radiologie, Rouen, France
^cj CREATIS, Villeurbanne, France
^ck CHU de Grenoble, Service de radiologie, Grenoble, France
^cl CREATIS, Villeurbanne, France
^cm CHR Poitiers, Service de radiologie, Poitiers, France
^cn Harvard Medical School, Boston, USA
^co CHU Grenoble Alpes, Service de radiologie, Grenoble, France
^cp CHU Strasbourg, Service de radiologie, Strasbourg, France
^cq Centre de coordination national de l’OFSEP, Lyon/Bron, France
^cr CHU Montpellier, Service de radiologie, Montpellier, France
^cs CHU Nice, Service de radiologie, Nice, France
^ct CHRU Lille, Consultations de neurologie D, Lille, France
^cu ICM, Service de radiologie, Paris, France
^cv CHRU Lille, Service de radiologie, Lille, France
^cw Hospices civils de Lyon, Service de radiologie, Lyon, France
^cx APHM - CHU Marseille Timone, Service de radiologie, Marseille, France
^cy Hôpital privé Jean Mermoz, Service de radiologie, Lyon, France
^cz Fondation A. de Rothschild, Service de radiologie, Paris, France
^da Hospices civils de Lyon, Service de radiologie, Lyon, France
^db Fondation A. de Rothschild, Service de radiologie, Paris, France
^dc CH Angers, Service de radiologie, Angers, France
^dd Hôpital Raymond Poincaré, Service de Neurologie, Garches, France
^de CHU Bordeaux, Service de radiologie, Bordeaux, France

^a Pixyl, Research and Development Laboratory, 38000 Grenoble, France
^b Grenoble Alpes University, 38000 Grenoble, France
^c Sydney Imaging Lab, Sydney University, 2006 Sydney, NSW, Australia
^d Imaging Department, Lille Catholic Hospitals, Lille Catholic University, 59000 Lille, France
^e University Grenoble Alpes, Inserm, U1216, Grenoble Institute Neurosciences, 38000 Grenoble, France
^f University Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, LIG, 38000 Grenoble, France
^g University Grenoble Alpes, AGEIS, 38000 Grenoble, France
^h Direction Transformation Numérique et Systèmes d’Information, Institut Gustave Roussy, 94805 Villejuif, France
ⁱ Department of Neurology–Multiple Sclerosis, Pathologies de la myéline et neuro-inflammation, Hôpital Pierre Wertheimer, Hospices Civils de Lyon, 69500 Bron, France
^j Université Claude Bernard Lyon 1, Université de Lyon, 69622 Villeurbanne, France
^k Observatoire Français de la Sclérose en Plaques, Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon, INSERM 1028 et CNRS UMR 5292, 69003 Lyon, France
^l Eugène Devic EDMUS Foundation Against Multiple Sclerosis, 69500 Bron, France
^m Radiology Department, Institut Gustave Roussy, 94805 Villejuif, France
ⁿ BIOMAPS, UMR1281, Université Paris-Saclay, Inserm, CNRS, CEA, Laboratoire d’Imagerie Biomédicale Multimodale Paris-Saclay, 94800 Villejuif, France
^o Department of Radiology, Centre Hospitalier Lyon-Sud, Hospices Civils de Lyon, 69310 Pierre-Bénite, France
^p CREATIS, CNRS UMR 5220, INSERM U1044, 69622 Villeurbanne, France

^⁎Corresponding author at: Pixyl, Research and Development Laboratory, 38000 Grenoble, France.Pixyl, Research and Development LaboratoryGrenoble38000France

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Highlights

•	Artificial intelligence enables predicting two-year expanded disability status scale (EDSS) in patients with multiple sclerosis with a mean square error of 3 and mean EDSS error of 1.7.
•	Best predictor of expanded disability status scale is achieved by combining deep learning, random forest and manifold learning predictors trained using the location of lesion load with respect to white matter tracts.
•	If confirmed in large external, validation cohort, artificial intelligence has the potential for evaluating medical treatment in patients with multiple sclerosis.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Purpose

The purpose of this study was to create an algorithm that combines multiple machine-learning techniques to predict the expanded disability status scale (EDSS) score of patients with multiple sclerosis at two years solely based on age, sex and fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) MRI data.

Materials and methods

Our algorithm combined several complementary predictors: a pure deep learning predictor based on a convolutional neural network (CNN) that learns from the images, as well as classical machine-learning predictors based on random forest regressors and manifold learning trained using the location of lesion load with respect to white matter tracts. The aggregation of the predictors was done through a weighted average taking into account prediction errors for different EDSS ranges. The training dataset consisted of 971 multiple sclerosis patients from the “Observatoire français de la sclérose en plaques” (OFSEP) cohort with initial FLAIR MRI and corresponding EDSS score at two years. A test dataset (475 subjects) was provided without an EDSS score. Ten percent of the training dataset was used for validation.

Results

Our algorithm predicted EDSS score in patients with multiple sclerosis and achieved a MSE=2.2 with the validation dataset and a MSE=3 (mean EDSS error=1.7) with the test dataset.

Conclusion

Our method predicts two-year clinical disability in patients with multiple sclerosis with a mean EDSS score error of 1.7, using FLAIR sequence and basic patient demographics. This supports the use of our model to predict EDSS score progression. These promising results should be further validated on an external validation cohort.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Machine learning, Multiple sclerosis, Disability prediction, Magnetic resonance imaging (MRI)

Abbreviations : 2D, 3D, AI, CNN, EDSS, FLAIR, MNI, MRI, MS, MSE, OFSEP, UMAP, WMH

Plan

Introduction

Materials and methods

Study population

MS disability prediction

Preprocessing and training/validation split

Deep learning predictor

Classical machine learning predictors using anatomical knowledge

Ensemble aggregation and implementation

Results

Datasets characteristics

Score, ranking and predictor performances

Discussion

Human and animal rights

Informed consent and patient details

Disclosure of interest

Funding

Author contributions

CRediT authorship contribution statement

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P. 795-802 - décembre 2020 Retour au numéro

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