| Resumé |
Le développement de l'analyse de données massives en médecine a suscité un intérêt pour la quantification des données d'imagerie. La radiomique est un nouveau champ de recherche basé sur les données qui extrait un grand nombre de caractéristiques des images médicales. Cependant, il n'y a pas de consensus sur la façon d'extraire ou d'analyser les descripteurs. Il est donc nécessaire de centrer la recherche sur la validation des techniques et processus. Notre travail était centré sur une population de patients porteurs de cancer du rein métastatiques traités par anti-angiogéniques et pour : 1 / extraire des données cliniques et d'imagerie à partir de dossiers médicaux électroniques en utilisant des techniques bio-informatiques ; 2 / le développement et le contrôle qualité d'un logiciel d'extraction de caractéristiques; 3 / le développement d'une stratégie de réduction des descripteurs basée sur la reproductibilité et la redondance et l'analyse des facteurs impactant cette étape tels que le nombre de pixels ; 4 / une application clinique explorant l'association des descripteurs radiomiques avec la survie sans progression et la survie globale en utilisant une régression de Cox avec pénalisation LASSO et analyse bootstrap pour prendre en compte le sur-ajustement. Nos résultats ont montré que les étapes de réduction des descripteurs étaient reproductibles lorsqu'elles étaient testées dans deux populations indépendantes. Certains descripteurs étaient très sensibles au nombre de pixels dans la lésion, montrant que les résultats ne sont pas toujours généralisables entre les populations. Enfin, une signature radiomique composée de trois paramètres était prédictive de la survie sans progression dans notre population. |