The future of radiomics: understanding, Validating and Increasing the Specificity of Imaging Biomarkers for personaLizEd medicine (VISIBLE) | HES⁠-⁠SO University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland
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The future of radiomics: understanding, Validating and Increasing the Specificity of Imaging Biomarkers for personaLizEd medicine (VISIBLE)

HEG-VS, Adrian Depeursinge, 01.09.2018 - 31.08.2022
Div. II Matématiques, sciences naturelles et de l'ingénieur

Mots-clés
web platforms; radiology; nuclear medicine; molecular imaging; deep learning; oncology; convolutional neural networks; radiomics; interpretability; medical image analysis; open-access; texture analysis; personalized medicine 

Résumé

De récentes études dans le domaine de recherche appelé « radiomics » ont démontré que des Biomarqueurs Quantitatifs des Images (BQI) médicales ont le potentiel de compléter, voire de remplacer et surpasser, les biomarqueurs obtenus avec des biopsies dans certains contextes cliniques. Bien que les BQIs n’aient ni la résolution spatiale des images histopathologiques, ni la spécificité moléculaire des analyses génomiques, elles peuvent quantifier la densité et l’hétérogénéité de l’entier des lésions, et ce, de manière non-invasive.

Deux groupes principaux de BQIs existent : les paramètres d’intensité des voxels et les paramètres de texture. Grace à leur facilité d’implémentation et d’interprétation, les paramètres d’intensité ont été largement utilisés pour la prédiction de la survie du patient et réponse au traitement. Les paramètres de texture sont complémentaires et peuvent fournir des mesures précises sur l’architecture locale des tissus lésionnels associée avec la prolifération de cellules cancéreuses, l’angiogenèse ou la nécrose par exemple. Cependant, il existe plusieurs obstacles à leur intégration sereine dans une utilisation clinique.

Notre principal objectif et de proposer des solutions pour améliorer la spécificité, l’interprétabilite et la reproductibilité des BQIs basés sur la texture. Ce projet est innovant non seulement dans le développement de nouveaux BQIs, mais également dans la méthode de validation de ces derniers utilisant une granularité sub-lésionelle. Ces validations seront effectuées à partir de grandes cohortes assemblées au Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV), au travers des collaborations internationales et données publiques. Ces cohortes contiendront des informations locales sur les types de tissus observés grâce à l’utilisation de biopsies stéreotactiques et de traceurs moléculaires. Bien que ces informations soient coûteuses et difficiles à obtenir en routine clinique, elles pourront être utilisées de manière transitoire afin de consolider les liens entre les BQIs et la composition des tissus lésionnels.

 

Disciplines

Informatique

Biomedical Engineering
 
Contact
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