La radiomique du cancer du rein métastatique

Le développement de l'analyse de données massives en médecine a suscité un intérêt pour la quantification des données d'imagerie. La radiomique est un nouveau champ de recherche basé sur les données qui extrait un grand nombre de caractéristiques des images médicales. Cependant, il n'y a pas de consensus sur la façon d'extraire ou d'analyser les descripteurs. Il est donc nécessaire de centrer la recherche sur la validation des techniques et processus. Notre travail était centré sur une population de patients porteurs de cancer du rein métastatiques traités par anti-angiogéniques et pour : 1 / extraire des données cliniques et d'imagerie à partir de dossiers médicaux électroniques en utilisant des techniques bio-informatiques ; 2 / le développement et le contrôle qualité d'un logiciel d'extraction de caractéristiques; 3 / le développement d'une stratégie de réduction des descripteurs basée sur la reproductibilité et la redondance et l'analyse des facteurs impactant cette étape tels que le nombre de pixels ; 4 / une application clinique explorant l'association des descripteurs radiomiques avec la survie sans progression et la survie globale en utilisant une régression de Cox avec pénalisation LASSO et analyse bootstrap pour prendre en compte le sur-ajustement. Nos résultats ont montré que les étapes de réduction des descripteurs étaient reproductibles lorsqu'elles étaient testées dans deux populations indépendantes. Certains descripteurs étaient très sensibles au nombre de pixels dans la lésion, montrant que les résultats ne sont pas toujours généralisables entre les populations. Enfin, une signature radiomique composée de trois paramètres était prédictive de la survie sans progression dans notre population.The development of big data analysis in medicine has spurred interest in the comprehensive quantification of imaging data sets. Radiomics is a new data-driven field of research extracting a large number of features from medical image. There is no consensus, however, on how to extract or process features and research is needed to validate techniques and processes. Our work was based on a population of metastatic kidney cancer patients under anti-angiogenic therapy and consisted in : 1/ extraction of clinical and imaging data from electronic medical records using bio-informatics techniques ; 2/ development and quality control of a software for feature extraction ; 3/ development of a feature reduction strategy based on feature reproducibility and redundancy and tests on technical factors impacting this step such as number of pixels ; 4/ a clinical application exploring the association of radiomic features with progression free and overall survival using a COX regression with LASSO penalization and bootstrapping to take into account overfitting. Our results showed that the feature reduction steps were reproducible when tested in two independent populations. Some of the features were very sensitive to the number of pixels in the lesion, showing that results may not always be generalizable across populations. Finally, a radiomics signature consisting of three parameters was predictive of progression free survival in our population

A free time point model for dynamic contrast enhanced exploration

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Gray-level discretization impacts reproducible MRI radiomics texture features

International audienceOBJECTIVES: To assess the influence of gray-level discretization on inter- and intra-observer reproducibility of texture radiomics features on clinical MR images.MATERIALS AND METHODS: We studied two independent MRI datasets of 74 lacrymal gland tumors and 30 breast lesions from two different centers. Two pairs of readers performed three two-dimensional delineations for each dataset. Texture features were extracted using two radiomics softwares (Pyradiomics and an in-house software). Reproducible features were selected using a combination of intra-class correlation coefficient (ICC) and concordance and coherence coefficient (CCC) with 0.8 and 0.9 as thresholds, respectively. We tested six absolute and eight relative gray-level discretization methods and analyzed the distribution and highest number of reproducible features obtained for each discretization. We also analyzed the number of reproducible features extracted from computer simulated delineations representative of inter-observer variability.RESULTS: The gray-level discretization method had a direct impact on texture feature reproducibility, independent of observers, software or method of delineation (simulated vs. human). The absolute discretization consistently provided statistically significantly more reproducible features than the relative discretization. Varying the bin number of relative discretization led to statistically significantly more variable results than varying the bin size of absolute discretization.CONCLUSIONS: When considering inter-observer reproducible results of MRI texture radiomics features, an absolute discretization should be favored to allow the extraction of the highest number of potential candidates for new imaging biomarkers. Whichever the chosen method, it should be systematically documented to allow replicability of results