Approche radiomique en IRM multiparamétrique pour la prédiction du grade, du type histologique et de la survie dans les tumeurs cérébrales pédiatriques

Contexte et objectif : l'évaluation qualitative des images en IRM montre des limites dans la caractérisation initiale des tumeurs cérébrales pédiatriques en raison de la grande variabilité histologique. Notre objectif était d'évaluer une approche radiomique pour classer les grades et les types de tumeurs et prédire la survie dans une cohorte hétérogène de tumeurs cérébrales pédiatriques.Matériel et méthodes : cette étude rétrospective a évalué les IRM préopératoires chez 40 enfants atteints de tumeurs cérébrales récemment diagnostiquées. Les images ont été acquises avec différentes IRM et comprenaient des séquences conventionnelles (T1, T2, FLAIR, T1 avec injection de gadolinium) et une séquence pondérée en diffusion. A partir de segmentations manuelles et entièrement automatisées, les paramètres radiomiques ont été extraits et testés par le biais d'une analyse progressive de type ROC (Receiver Operating Characteristic), puis d'un algorithme de regroupement hiérarchique (clustering) et d'une sélection de paramètres basée sur une analyse linéaire avec méthode de validation croisée 10 fois. Des modèles ont ainsi été construits en incluant les signatures radiomiques et des données cliniques. Résultats : sur un total de 10670 paramètres extraits, ceux obtenus à partir de l'imagerie de diffusion et de l'imagerie T1 avec injection de gadolinium ont révélé des performances supérieures à la fois dans la classification des grades et des groupes histologiques et dans la prédiction de la survie. Les paramètres sélectionnés étaient soit des indices de premier ordre, soit des indices de texture tels que la matrice de co-occurrence de niveaux de gris (GLCM) ou la matrice de longueur des niveaux de gris (GLRLM). Ils ont été utilisés pour définir des signatures radiomiques qui ont permis une bonne discrimination entre les tumeurs de bas et de haut grade, une corrélation modérée avec les groupes histologiques et une bonne prédiction de la survie. Un modèle incluant les paramètres radiomiques avec l'âge et l'histologie a surpassé le modèle clinique seul pour les résultats de survie (concordance de 0,92 contre 0,79).Conclusion : l'application d'une approche radiomique aux images IRM de routine dans une cohorte non sélectionnée de tumeurs cérébrales pédiatriques est faisable et pourrait aider à une meilleure caractérisation tumorale initiale

Mechanical Thrombectomy for Acute Ischemic Stroke Amid the COVID-19 Outbreak

International audienceBackground and Purpose: The efficiency of prehospital care chain response and the adequacy of hospital resources are challenged amid the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak, with suspected consequences for patients with ischemic stroke eligible for mechanical thrombectomy (MT). Methods: We conducted a prospective national-level data collection of patients treated with MT, ranging 45 days across epidemic containment measures instatement, and of patients treated during the same calendar period in 2019. The primary end point was the variation of patients receiving MT during the epidemic period. Secondary end points included care delays between onset, imaging, and groin puncture. To analyze the primary end point, we used a Poisson regression model. We then analyzed the correlation between the number of MTs and the number of COVID-19 cases hospitalizations, using the Pearson correlation coefficient (compared with the null value). Results: A total of 1513 patients were included at 32 centers, in all French administrative regions. There was a 21% significant decrease (0.79; [95%CI, 0.76–0.82]; P <0.001) in MT case volumes during the epidemic period, and a significant increase in delays between imaging and groin puncture, overall (mean 144.9±SD 86.8 minutes versus 126.2±70.9; P <0.001 in 2019) and in transferred patients (mean 182.6±SD 82.0 minutes versus 153.25±67; P <0.001). After the instatement of strict epidemic mitigation measures, there was a significant negative correlation between the number of hospitalizations for COVID and the number of MT cases ( R 2 −0.51; P =0.04). Patients treated during the COVID outbreak were less likely to receive intravenous thrombolysis and to have unwitnessed strokes (both P <0.05). Conclusions: Our study showed a significant decrease in patients treated with MTs during the first stages of the COVID epidemic in France and alarming indicators of lengthened care delays. These findings prompt immediate consideration of local and regional stroke networks preparedness in the varying contexts of COVID-19 pandemic evolution