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Master Thesis

Apport de l'IRM multiparamétrique pour la caractérisation des tumeurs de la glande parotide

Résumé : Objectif : l’objectif de cette étude est de proposer des modèles d'apprentissage profond basés sur des paramètres multiparamétriques d'imagerie par résonance magnétique (IRM) pour aider à la caractérisation des tumeurs de la parotide et à évaluer leur valeur diagnostique supplémentaire par rapport aux séquences morphologiques. Matériels et méthodes : cette étude rétrospective a inclus un total de 206 IRM de 206 patients présentant une tumeur de la parotide prouvée histologiquement entre janvier 2009 et janvier 2018. Les résultats de l'IRM multiparamétrique (y compris les paramètres dérivés de l'imagerie pondérée en diffusion [DWI] et de l'imagerie dynamique avec prise de contraste [DCE]) ont été utilisés pour construire des modèles prédictifs de classification et d'arbre de régression (CART) pour chaque type histologique. Toutes les IRM ont été lues en deux temps : la première basée uniquement sur les résultats des séquences morphologiques et la seconde avec l'ajout des séquences multiparamétriques et des résultats CART. Les performances diagnostiques entre ces deux lectures ont été comparées par des courbes ROC. Résultats : par rapport aux séquences morphologiques seules, l'ajout de l'analyse multiparamétrique a augmenté de manière significative la performance diagnostique pour tous les types histologiques (p<0,001 à p=0,011), sauf pour les lymphomes dont l'augmentation n'était pas significative (AUC 1 vs. 0,99, p=0,066). L'ADCmoyen était le meilleur paramètre pour identifier les adénomes pléomorphes, les lymphomes et les carcinomes avec des seuils respectifs de 1,292 x10-3 mm²/s, 1,181 x 10-3 mm²/s et 0,611 x 10-3 mm²/s. L'espace extracellulaire-extravasculaire moyen (Ve moyen) était le meilleur paramètre pour discriminer les tumeurs de Warthin des autres, avec un seuil de 0,07. Conclusion : l'ajout de modèles prédictifs d'apprentissage profond basés sur des séquences multiparamétriques augmente la performance du diagnostic non invasif des tumeurs de la parotide. L'ADC et les coefficients de l'espace extracellulaire-extravasculaire sont les deux meilleurs paramètres pour la prise de décision.
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https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03409141
Contributor : Faculté de Médecine Amu Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Friday, October 29, 2021 - 2:57:18 PM
Last modification on : Thursday, December 2, 2021 - 3:32:34 AM

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To satisfy the distribution rights of the publisher, the document is embargoed until : 2022-01-29

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Identifiers

  • HAL Id : dumas-03409141, version 1

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Citation

Matthieu Graber. Apport de l'IRM multiparamétrique pour la caractérisation des tumeurs de la glande parotide. Sciences du Vivant [q-bio]. 2021. ⟨dumas-03409141⟩

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