{rfName}
Ro

Indexado en

Licencia y uso

Icono OpenAccess

Citaciones

112

Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Manjón, JvAutor o Coautor

Compartir

31 de octubre de 2024
Publicaciones
>
Artículo
Sí

Rotation-invariant multi-contrast non-local means for MS lesion segmentation

Publicado en: NeuroImage-Clinical. 8 376-389 - 2015-01-01 8(), DOI: 10.1016/j.nicl.2015.05.001

Autores:

Guizard, N; Coupé, P; Fonov, VS; Manjón, JV; Arnold, DL; Collins, DL
[+]

Afiliaciones

CNRS, PICTURA Res Grp, UMR 5800, Lab Bordelais Rech Informat - Autor o Coautor
McGill Univ, Montreal Neurol Inst, Montreal - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia, IBIME Res Grp, ITACA Inst, Med Imaging Area - Autor o Coautor
Ver más

Resumen

Multiple sclerosis (MS) lesion segmentation is crucial for evaluating disease burden, determining disease progression and measuring the impact of new clinical treatments. MS lesions can vary in size, location and intensity, making automatic segmentation challenging. In this paper, we propose a new supervised method to segment MS lesions from 3D magnetic resonance (MR) images using non-local means (NLM). The method uses a multi-channel and rotation-invariant distance measure to account for the diversity of MS lesions. The proposed segmentation method, rotation-invariant multi-contrast non-local means segmentation (RMNMS), captures the MS lesion spatial distribution and can accurately and robustly identify lesions regardless of their orientation, shape or size. An internal validation on a large clinical magnetic resonance imaging (MRI) dataset of MS patients demonstrated a good similarity measure result (Dice similarity = 60.1% and sensitivity = 75.4%), a strong correlation between expert and automatic lesion load volumes (R-2 = 0.91), and a strong ability to detect lesions of different sizes and in varying spatial locations (lesion detection rate = 79.8%). On the independent MS Grand Challenge (MSGC) dataset validation, our method provided competitive results with state-of-the-art supervised and unsupervised methods. Qualitative visual and quantitative voxel- and lesion-wise evaluations demonstrated the accuracy of RMNMS method. (C) 2015 The Authors. Published by Elsevier Inc.
[+]

Palabras clave

AccuracyAlgorithmAlgorithmsArticleAtlas selectionAutomationBrainBrain imagesComputer assisted diagnosisHumanHumansImage interpretation, computer-assistedInternal validityMagnetic resonance imagingMagnetic-resonance imagesMathematical analysisMathematical modelModelMr-imagesMriMs lesionsMsgcMulti-contrastMultiple sclerosisNon-localNuclear magnetic resonance imagingPatch-basedPathologyPriority journalProceduresRegistrationSclerosis lesionsSegmentationSupervisedValidation processWhite-matter lesions

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista NeuroImage-Clinical debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2015, se encontraba en la posición 3/14, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Neuroimaging.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.26. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.88 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-02, el siguiente número de citas:

  • WoS: 50
  • Scopus: 61
[+]

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-02:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 73.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 73 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 4.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
[+]

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Canada; France.

[+]