Les gliomes sont des tumeurs cérébrales dont l’évolution de bas grade à haut grade signe un diagnostic sombre pour le patient.Le grade du gliome est connu via des techniques invasives : analyse de pièce chirurgicale ou biopsie. Le CHU de Poitiers propose une alternative non-invasive via un bilan d’imagerie par résonance magnétique multimodal, regroupant des données anatomiques, de diffusion, de perfusion et de spectroscopie.Dans ce travail de thèse, nous proposons d’implémenter des outils de classification automatique depuis l’analyse de ces images multivariées. Nous déployons pour cela des outils novateurs permettant d’analyser le comportement de classifieurs automatiques. Cela nous amène à pointer des incohérences au sein de la base de données la plus utilisée sur la tâche de classification binaire du grade du gliome. Nous proposons une alternative via un consensus de cinq experts radiologues. Puis, nous créons une chaîne de traitement complète allant de l’acquisition à la classification, et explorons comment les données multimodales améliorent les performances de classification automatique.
Auteur : Paul Dequidt
Equipe d’encadrement :
- Benoit Tremblais
- Pascal Bourdon
- Olfa Ben Ahled
- Benoit Gianelli
- Carole Guillevin
- Christine Fernandez
- Rémy Guillevin
Publications acceptées : (1 autre revue internationale en cours de révision)
- Paul Dequidt, Pascal Bourdon, Benoit Tremblais, Carole Guillevin, Benoit Gianelli, Claire Boutet, Jean-Philippe Cottier, Jean-Noël Vallée, Christine Fernandez-Maloigne, Rémy Guillevin, « Assigning a new gl oma grade label groundtruth for the BraTS dataset using radiologic criteria » , special issue IRBM, Innovation and Research in BioMedical engineering, Elsevier (IF 1,022) à paraître
- Paul Dequidt, Pascal Bourdon, Benoit Tremblais, Carole Guillevin, Benoit Gianelli, Claire Boutet, Jean-Philippe Cottier, Jean-Noel Vallée, Christine Fernandez-Maloigne, Rémy Guillevin, « Assigning a new glioma grade label ground truth:for the BraTS dataset using radiologic criteria » IPTA 2020, International Conference on Image Processing, Paris, France, 9-12 nov 2020
- Paul Dequidt, Pascal Bourdon, Olfa Ben Ahmed, Benoit Tremblais, Carole Guillevin, Mathieu Naudin, Christine Fernandez-Maloigne, Rémy Guillevin, « Recent advances in Glioma grade classification using machine and deep learning on MR data » , IEEE ICABME, Tripoli-Lebanon, October 17-18, 2019