Méthode de sélection de caractéristiques pronostiques et prédictives basée sur les forêts aléatoires pour le suivi thérapeutique des lésions tumorales par imagerie fonctionnelle TEP

Prognostic and predictive characteristics selection method based on random forests for therapeutic monitoring of tumor lesions using PET functional imaging

• Auteur / Autrice : Paul Desbordes
• Direction : Isabelle Gardin, Su Ruan
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 29/06/2017
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences physiques mathématiques et de l'information pour l'ingénieur (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; ....-2016)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire d'informatique, de traitement de l'information et des systèmes (Saint-Etienne du Rouvray, Seine-Maritime ; 2006-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de traitement de l'information et des systèmes (Saint-Etienne du Rouvray, Seine-Maritime ; 2006-...)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Dosisoft
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation de la thèse : Université de Rouen Normandie (1966-....)
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Irène Buvat, John Lee

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cancer -- Diagnostic

Forêts d'arbres de décision

Apprentissage supervisé (intelligence artificielle)

Apprentissage automatique

Imagerie pour le diagnostic

Traitement d'images

Mots clés libres

Dir. physique

Traitement d'images

Imagerie pour le diagnostic

Apprentissage automatique

Apprentissage supervisé

Forêts d'arbres de décision

Image processing

Diagnostic imaging

Machine learning

Supervised learning

Decision trees

Résumé

La radiomique propose de combiner des caractéristiques images avec celles issues de la clinique, de la génomique, de la protéomique, etc . . .afin de mettre en place une médecine personnalisée dans la prise en charge du cancer. L’objectif est d’anticiper, à partir d’un examen initial, les chances de survie du patient ou la probabilité de la maladie de répondre à un traitement. En médecine, des méthodes statistiques classiques sont généralement utilisées comme l’analyse de Mann-Whitney pour les études prédictives et l’analyse des courbes de survie de Kaplan-Meier pour les études pronostiques. Cependant, l’augmentation du nombre de caractéristiques étudiées pose des problèmes pour l’utilisation de ces statistiques. C’est pour cela que nous nous sommes orientés vers l’utilisation des algorithmes d’apprentissage automatique et des méthodes de sélectionde caractéristiques. Ces méthodes sont résistantes aux grandes dimensions, ainsi qu’aux relations non-linéaires entre caractéristiques. Nous avons proposé 2 méthodes de sélection des caractéristiques basées sur la méthode d’apprentissage automatique des forêts aléatoires. Nos méthodes ont permis la sélection de sous-ensembles de caractéristiques prédictives et pronostiques sur 2 bases de données (cancer de l’oesophage et du poumon). Nos algorithmes ont montré les meilleures performances de classification comparées aux méthodes statistiques classiques et aux autres méthodes de sélection des caractéristiques étudiées.

Radiomics proposes to combine image features with those extracted from other modalities (clinical, genomic, proteomic) to set up a personalized medicine in the management of cancer. From an initial exam, the objective is to anticipate the survival rate of the patient or the treatment response probability. In medicine, classical statistical methods are generally used, such as theMann-Whitney analysis for predictive studies and analysis of Kaplan-Meier survival curves for prognostic studies. Thus, the increasing number of studied features limits the use of these statistics. We have focused our works on machine learning algorithms and features selection methods. These methods are resistant to large dimensions as well as non-linear relations between features. We proposed two features selection strategy based on random forests. Our methods allowed the selection of subsets of predictive and prognostic features on 2 databases (oesophagus and lung cancers). Our algorithms showed the best classification performances compared to classical statistical methods and other features selection strategies studied.