Evaluation statistique de la segmentation manuelle de données IRM de gliomes diffus de bas grade - INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Evaluation statistique de la segmentation manuelle de données IRM de gliomes diffus de bas grade

Résumé

Les gliomes diffus de bas grade sont des tumeurs cérébrales primitives rares des adultes. La segmentation manuelle est essentielle pour le suivi des patients atteints de cette tumeur et pour le choix du traitement optimal. Cette méthode étant chronophage, il semble difficile de l'inclure dans la routine clinique. La segmentation automatique apparaît donc comme une solution potentielle pour répondre à cette problématique. Cependant, les algorithmes actuels de segmentation automatique n'ont pas encore prouvé leur efficacité pour les gliomes diffus de bas grade en raison de la spécificité de ce type de tumeurs. De ce fait, la segmentation manuelle demeure, aujourd'hui, la seule vérité terrain dans ce domaine. Une alternative pour contourner la perte en temps liée à la segmentation manuelle serait de partager la tâche entre différents praticiens, à condition que cette dernière soit reproductible. Le but de notre travail est d'évaluer la reproductibilité de la segmentation manuelle des examens IRM de gliomes diffus de bas grade, en fonction des praticiens, de leur expérience et de leur spécialité. Dans ce travail, nous avons conduit une étude statistique sur les volumes tumoraux d'un panel de 14 experts ayant manuellement segmenté 12 examens IRM de gliomes diffus de bas grade en utilisant le logiciel OsiriX. La plupart des études de segmentation de tumeurs cérébrales publiées mélangent différents types de tumeurs et comparent la segmentation automatique à la segmentation manuelle. Notre étude, au contraire, se focalise uniquement sur les gliomes diffus de bas grade et sur leur segmentation manuelle, car ce sont les plus difficiles à délimiter en raison de leur nature invasive. Une analyse statistique a fourni des résultats prometteurs en démontrant que les facteurs praticien, spécialité médi-cale et nombre d'années d'expérience n'ont pas d'impact significatif sur les valeurs moyennes de la variable volume tumoral.
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Dates et versions

hal-01316788 , version 1 (17-05-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01316788 , version 1

Citer

Meriem Ben Abdallah, Marie Blonski, Sophie Wantz-Mézières, Yann Gaudeau, Luc Taillandier, et al.. Evaluation statistique de la segmentation manuelle de données IRM de gliomes diffus de bas grade. 18e Colloque Compression et Représentation des Signaux Audiovisuels, CORESA 2016, May 2016, Nancy, France. ⟨hal-01316788⟩
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