NantilusDétection et phénotypage TDM de l'emphysème par une nouvelle méthode de machine learning
La BPCO est une maladie hétérogène, dont la présentation clinique, fonctionnelle et radiologique est variable. Les avancées techniques en scanner ont permis une meilleure caractérisation des changements structuraux induits par la BPCO.La limitation majeure de la description de l'emphysème par a...
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| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Détection et phénotypage TDM de l'emphysème par une nouvelle méthode de machine learning / Anne-Laure Lejeune; sous la direction de Martine Rémy-Jardin |
| Publié : |
2019 |
| Description matérielle : | 1 vol. (93 f.) |
| Note de thèse : | Thèse d'exercice : Médecine. Radiodiagnostic et imagerie médicale : Nantes : 2019 |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduit comme:
Détection et phénotypage TDM de l'emphysème par une nouvelle méthode de machine learning |
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| 330 | |a La BPCO est une maladie hétérogène, dont la présentation clinique, fonctionnelle et radiologique est variable. Les avancées techniques en scanner ont permis une meilleure caractérisation des changements structuraux induits par la BPCO.La limitation majeure de la description de l'emphysème par analyse visuelle est son importante variabilité inter-observateur. Pour faire face à ce défi, des approches de quantification automatique de l'emphysème (LAA950) ont été développées. Ces méthodes présentent une bonne corrélation aux données histologiques mais ne permettent pas un phénotypage de l'emphysème selon ses différents sous-types ou selon sa distribution. Nous avons évalué un nouvel algorithme de machine learning , en association avec des données issues de l'analyse de texture par radiomique, dans la détection et la caractérisation de l'emphysème. Notre technique avait une meilleure sensibilité que la méthode LAA950 dans la détection de l'emphysème, avec une spécificité comparable. Nos résultats sont prometteurs concernant le phénotypage de l'emphysème. Le scanner joue un rôle émergent dans la détection et la caractérisation de la BPCO. D'autres recherches sont nécessaires afin de développer des algorithmes performants et reproductibles, permettant d'utiliser le scanner comme biomarqueur de la maladie, avant d'envisager des applications pratiques au-delà de la recherche clinique. | ||
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