Suivi de l'hétérogénéité de la croissance des gliomes par IRM multiparamétrique analysée par clustering

Benjamin Lemasson (1) , Nora Collomb (2) , Alexis Arnaud (3) , Florence Forbes (3) , Emmanuel L. Barbier (2)

1 ANTE-INSERM U836, équipe 5 - Neuro-imagerie fonctionnelle et métabolique
2 GIN - [GIN] Grenoble Institut des Neurosciences
3 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems

L'hétérogénéité intra-lésionnelle des tumeurs cérébrales joue un rôle majeur dans la croissance et la résistance des gliomes aux thérapies. L'objectif de cette étude est de démontrer la capacité d'une analyse par clusters, appliquée aux données d'IRM multiparamétriques (IRMmp), pour suivre quantitativement l'hétérogénéité intra-lésionnelle au cours de la croissance tumorale. Un jeu de données d'IRMmp a été acquis durant la croissance d'un modèle de gliome chez le rat et analysé par clustering.

Domaines: Statistiques [math.ST]; Neurosciences

Benjamin Lemasson, Nora Collomb, Alexis Arnaud, Florence Forbes, Emmanuel L. Barbier. Suivi de l'hétérogénéité de la croissance des gliomes par IRM multiparamétrique analysée par clustering. SFRMBM Societe Francaise de Resonance Magnetique en Biologie et Medecine, Mar 2017, Bordeaux, France. ⟨hal-01652300⟩