Personalizing deep brain stimulation therapy for Parkinson’s disease with imaging biomarkers and machine learning

Abstract

This thesis examines potential clinical applications of imaging biomarkers derived from Magnetic Resonance Imaging (MRI) of patients affected by Parkinson’s disease (PD). These patients have undergone Deep Brain Stimulation therapy (DBS). The aim of the thesis is to develop a proof of principle machine learning model incorporating these biomarkers in order to predict outcomes of the DBS therapy. Several new analysis methodologies are employed with the use of Radiomics and Machine learning (ML) techniques to: (1) build predictive models of DBS surgery outcome; (2) improve our understanding between imaging and pathophysiology of Parkinson’s disease. As this thesis attempts to bridge the use of machine learning techniques in patient care, a dilemma emerges as to how artificial intelligence predictive models should be used in clinical practice. The trade-of between interpretability of the models and performance of these tools should be a key consideration amongst clinician, engineers and the public.

Η παρούσα διπλωματική εργασία εξετάζει πιθανές κλινικές εφαρμογές απεικονιστικών βιοδεικτών που προέρχονται από Μαγνητικές Τομογραφίες (MRI) ασθενών που πάσχουν από νόσο Parkinson (PD). Αυτοί οι ασθενείς έχουν υποβληθεί σε θεραπεία εν τω βάθυ εγκεφαλικής διέγερσης (DBS). Στόχος της διατριβής είναι η ανάπτυξη ενός μοντέλου εκμάθησης μηχανικής που ενσωματώνει αυτούς τους βιοδείκτες προκειμένου να προβλεφθούν τα αποτελέσματα της θεραπείας DBS. Αρκετές νέες μεθοδολογίες ανάλυσης χρησιμοποιούνται με τη χρήση τεχνικών ραδιομικής (Radiomics) και μηχανικής μάθησης (ML) για: (1) τη δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης του αποτελέσματος της χειρουργικής επέμβασης DBS. (2) να βελτιώσουμε την κατανόησή μας μεταξύ απεικόνισης και παθοφυσιολογίας της νόσου του Parkinson