Intelligence artificielle

Comment bâtir un modèle radiomique en oncologie ?

Selon Nickolaos Papanikolaou, qui s’exprimait à l’ECR 2021, le développement de modèles radiomiques pour des applications en oncologie exige avant tout l’utilisation de données robustes et la participation d’une équipe multidisciplinaire, avec des expertises médicales et informatiques.

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Le 18/03/21 à 17:00, mise à jour aujourd'hui à 15:11 Lecture 5 min.

Pour le développement de modèles radiomiques, Nickolaos Papanikolaou recommande l’utilisation de l’apprentissage machine plutôt que de l’apprentissage profond, dont l’entraînement nécessite des milliers d’images et dont le fonctionnement manque de transparence, selon lui. capture d'écran ECR 2021

Au carrefour des sciences informatiques, de la biostatistique et d’autres disciplines, la radiomique vise à créer des algorithmes d’apprentissage machine capables d’extraire et d’analyser, sur des clichés d’imagerie médicale, des données numériques pertinentes pour le diagnostic, le pronostic ou le suivi des patients. Le 3 mars, une session du Congrès européen de radiologie s’est intéressée à ses applications potentielles en cancérologie.

Pallier les faiblesses de la biopsie

En oncologie, la radiomique pourrait permettre de s’affranchir des limites de la biopsie et de l’imagerie médicale traditionnelle, affirme Nickolaos Papanikolaou, radiologue au sein du groupe d’imagerie clinique computationnelle de la fondation Champalimaud, à Lisbonne, Portugal. « La biopsie souffre d’erreurs d’échantillonnage, est invasive et présente un faible rapport temps-efficacité, souligne-t-il. L’imagerie médicale préserve l’intégrité du patient et permet d’extraire une importante quantité d’information de l

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Papanikolaou et coll., « How to develop a meaningful radiomic signature for clinical use in oncologic patients », Cancer Imaging, 2021, vol. 20, n° 33. DOI : doi.org/10.1186/s40644-020-00311-4
  2. Carrasquinha E., Santinha J. A. A., Mongolin A. et coll. « Regularization techniques in radiomics : a case study of the prediction of pCR in breast tumours and the axilla », Conference : CIBB 2019 – Computational intelligence methods for bioinformatics and biostatistics, septembre 2019. https://www.researchgate.net/publication/338412538_Regularization_techniques_in_Radiomics_A_case_study_on_the_prediction_of_pathological_Complete_Response_in_Breast_Tumours_and_the_Axilla.

Spécialité médicale

Oncologie

Mots-clés

ECR 2021 radiomique

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