Apprentissage machine

L’algorithme qui évaluerait mieux les cancers de la prostate

Des chercheurs californiens ont développé et testé un dispositif à base d’apprentissage machine capable de classer les tumeurs de la prostate à partir d’examens d’IRM multiparamétrique. D’après leurs résultats, il fait mieux que la classification PI-RADS dans certains domaines.

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Le 20/02/19 à 16:04, mise à jour aujourd'hui à 15:15 Lecture 2 min.

Les chercheurs espèrent aboutir « à des traitements plus efficaces et personnalisés » du cancer de la prostate (photo d'illustration d'IRM de la prostate en T2). © Daniel Portalez

Bino Varghese, spécialiste en imagerie quantitative, et ses confrères de l’université de Californie du sud et de l’institut d’urologie de Los Angeles, ont développé un algorithme capable d’évaluer de façon objective la malignité de cancers de la prostate à partir de caractéristiques radiomiques extraites d’examens d’IRM multiparamétrique. « L’IRM multiparamétrique prend une importance croissante pour évaluer, localiser et stadifier le cancer de la prostate, mais son interprétation [par l’humain] est généralement variable, parce que subjective », écrivent-ils dans la revue Scientific Reports [1] pour justifier leur démarche.

68 patients et 110 caractéristiques radiomiques

Pour combler ces lacunes, ils ont travaillé à partir de données de 68 patients rassemblées dans un même centre entre 2013 et 2016. Tous avaient passé une IRM multiparamétrique et avaient été soumis à une biopsie sous guidage échographique 3D avec fusion d’images avec l’IRM. Ils ont été divisés en deux groupes : « risque

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Varghese B., Chen F., Hwang D., « Objective risk stratification of prostate cancer using machine learning and radiomics applied to multiparametric resonance images », Scientific Reports, vol. 9, 2019. DOI : 10.1038/s41598-018-38381-x.

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  1. Marc AzancotEn français.. la classification?
    Il y a 5 ans

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