Analyse quantitative des données de routine clinique pour le pronostic précoce en oncologie

Abstract

L'évolution de la texture ou de la forme d'une tumeur à l'imagerie médicale reflète les modifications internes dues à la progression (naturelle ou sous traitement) d'une lésion tumorale. Dans ces travaux nous avons souhaité étudier l'apport des caractéristiques delta-radiomiques pour prédire l'évolution de la maladie. Nous cherchons à fournir un pipeline complet de la reconstruction des lésions à la prédiction, en utilisant seulement les données obtenues en routine clinique.Tout d'abord, nous avons étudié un sous ensemble de marqueurs radiomiques calculés sur IRM, en cherchant à établir quelles conditions sont nécessaires pour assurer leur robustesse. Des jeux de données artificiels et cliniques nous permettent d'évaluer l'impact de la reconstruction 3D des zones d'intérêt et celui du traitement de l'image.Une première analyse d'un cas clinique met en évidence des descripteurs de texture statistiquement associés à la survie sans évènement de patients atteints d'un carcinome du canal anal dès le diagnostic.Dans un second temps, nous avons développé des modèles d'apprentissage statistique. Une seconde étude clinique révèle qu'une signature radiomique IRM en T2 à trois paramètres apprise par un modèle de forêts aléatoires donne des résultats prometteurs pour prédire la réponse histologique des sarcomes des tissus mous à la chimiothérapie néoadjuvante.Le pipeline d'apprentissage est ensuite testé sur un jeu de données de taille moyenne sans images, dans le but cette fois de prédire la rechute métastatique à court terme de patientes atteinte d'un cancer du sein. La classification des patientes est ensuite comparée à la prédiction du temps de rechute fournie par un modèle mécanistique de l'évolution des lésions.Enfin nous discutons de l'apport des techniques plus avancées de l'apprentissage statistique pour étendre l'automatisation de notre chaîne de traitement (segmentation automatique des tumeurs, analyse quantitative de l'oedème péri-tumoral).