Des images IRMs préopératives sélectionnées par un algorithme d'ordinateur associées à la survie chez les malades avec glioblastome

Actualité n° 488 du 27/08/2014

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Article original LJ Neurooncol. 24 août 2014

Des images IRMs préopératives sélectionnées par un algorithme d'ordinateur associées à la survie chez les malades avec glioblastome

Auteurs : Mazurowski MA1, Zhang J, Disparaît KILO-OCTET, Hobbs H., Department de Radiologie, Duc Université Centre Médical, 2301 Erwin Road, 3808, Durham, NC, 27710, USA, maciej.mazurowski@duke.edu.

Résumé :

Le pronostic automatique de la survie du glioblastome pourrait résulter d'une analyse des images IRMs préopératives. Le but de cette recherche est d'enquêter sur l'association entre la survie des malades avec ghlioblastome et les images IRMs préopératives du malade. Les images sont analysées par un algorithme utilisé par un ordinateur. Les données IRMs de 68 malades dans 2 centres américains ont été utilisées dans cette étude. Les images ont été obtenues sur des IRMs da patients archivées. Un complètement à l'algorithme pour l'ordinateur a été appliqué pour segmenter les images et en extraire 8 IRMs caractéristiques. Ces caractéristiques étaient le côté de la tumeur, la proportion de prise de contraste, la proportion de nécrose, le ratio T1/FLAIR, la longueur du plus grand axe, la longueur du plus petit axe, le volume de la tumeur, et l'épaisseur de la prise de contraste à la marge. Nous avons construit un modèle Cox multifactoriel pour établir si les traits des IRMs sont pronostiques de la survie. Nous avons aussi évalué la valeur pronostique individuelle de chaque image IRM à travers l'analyse multifactorielle. Nous avons trouvé que les traits des images extraites par l'agorithme étaient prophétiques de survie. L'analyse multifactorielle des IRMs individuelles a montré que deux traits individuels étaient prophétiques de survie : la proportion de la prise de contraste, et la longueur du plus grand axe. L'analyse multifactorielle a indiqué que ces deux traits avaient une valeur importante. Nous concluons que les traits des images IRMs retenue par l'algorithme peuvent être utilisés pour le pronostic de survie des malades avec glioblastome.

Pubmed : 25151504