Diagnostic assisté par ordinateur
appliqué à la détection du cancer
de la prostate dans la zone
périphérique
par IRM multi-séquence
E. NIAF*ab, O. ROUVIEREac, F. BRATANc, AL. CHESNAISc, F. MEGE-LECHEVALLIERc et C. LARTIZIENb
aLabTAU, INSERM U1032, Lyon
bCREATIS; UMR CNRS 5220; INSERM U1044-INSA-Lyon; UCBL; Villeurbanne
cHospices Civils de Lyon, Service de Radiologie Urinaire et Vasculaire, Hôpital Edouard Herriot, Lyon
*emilie.niaf@creatis.insa-lyon.fr
Novembre 2011
Introduction
Place de l’IRM dans la prise en charge des cancers de prostate
Intérêt et objectif d’un système d’aide au diagnostic (CAD)
Matériel : Base de données CLARA-P
Protocole IRM
Analyse de la pièce de prostatectomie
Corrélation anatomo-radiologique
Méthode : construction du système CAD
Schéma de principe
Les étapes majeures de construction
Mesures de performances
Résultats : Evaluation du système
Courbes ROC, sensibilités, spécificités
Comparaison aux performances des experts
Cas cliniques
Quiz de cas typiques et pièges en IRM
Conclusion et perspectives
Plan du poster
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Besoin clinique : détecter et localiser les foyers tumoraux dans la prostate
Enjeu majeur : Adénocarcinome prostatique = 1er cancer de l’homme de plus de 50 ans[1]
Aucune modalité d’imagerie ne donne une information fiable et reproductible sur la
position des foyers tumoraux dans la glande et leur agressivité.
Méthode de référence : biopsies
Progrès de l’IRM : Développement de séquences diverses
T2, T2-pondéré, T1, DCE, DWI (cartes ADC multi-b, mesures d’anisotropie), spectroscopie…
Sensibilité et/ou spécificité de détection de chaque séquence prise individuellement
insuffisante : développement de l’imagerie multi-séquence
Gros volume de données à analyser et fusionner à l’œil => forte inter et intra-variabilité dans
l’interprétation des images IRM
Nécessité de développer des méthodes de fusion de l’information multi-séquence pour l’aide à
la détection des foyers cancéreux
Contexte clinique
Introduction Matériel: Base CLARA-P Méthode: construction du CAD Résultats: Evaluation du CAD Cas cliniques Conclusion
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Contexte clinique
Introduction Matériel: Base CLARA-P Méthode: construction du CAD Résultats: Evaluation du CAD Cas cliniques Conclusion
Exemple de données : Illustration du problème
Patient de 53 ans, IRM 1,5T, hôpital Edouard Herriot
Hyposignal T2 significatif?
Restriction de la diffusion?
Hyper-vascularité visible en dynamique ?
DCE
T2-W
Lecteur 1 : pas de cible décrite
ADC Faux positif : adénome de la
zone périphérique
T2-w
DCE
a)
b)
c)
Coupe histologique « gold standard »
Lecteur 2 : une cible en zone périphérique
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Objectif
Introduction Matériel: Base CLARA-P Méthode: construction du CAD Résultats: Evaluation du CAD Cas cliniques Conclusion
1. Les ROI suspectes sont
coutourées sur les séquences
d’IRM
2. Le radiologue interroge le
système
3. Le CAD retourne un degré de
suspicion de malignité de la ROI
CADx
Construire un système d’aide au diagnostic
Utilisant toutes les séquences IRM à disposition
Par apprentissage (classification supervisée) sur une base de données
cliniques annotées
Approche CADx (Computer Assisted Diagnosis)
Renvoie un degré de suspicion de lésions tumorales sur une région d’intérêt (ROI)
vox = .78x.78x3 mm
T2w
0.8 0.9
vox = 0.47x0.47x3 mm
3 min
vox = .78x.78x3 mm
?
?
? ?
?
ADCb0-b600
T2w
DCE
vox = 3.34x2.34x3 mm
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