Bayesian statistics and modeling for the prediction of radiotherapy outcomes : an application to glioblastoma treatment

par Oscar Daniel Zambrano Ramirez

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Jean-Marc Fontbonne.

Le président du jury était Renaud de Crevoisier.

Le jury était composé de Jean-Marc Fontbonne, Jacques Balosso, Isabelle Gardin, Juliette Thariat.

Les rapporteurs étaient Philippe Meyer, Jacques Balosso.

  • Titre traduit

    Utilisation des statistiques bayésiennes et de la modélisation pour la prédiction des effets de la radiothérapie : application au traitement du glioblastome


  • Résumé

    Un cadre statistique bayésien a été créé dans le cadre de cette thèse pour le développement de modèles cliniques basés sur une approche d’apprentissage continu dans laquelle de nouvelles données peuvent être ajoutées. L’objectif des modèles est de prévoir les effets de la radiothérapie à partir de preuves cliniques. Des concepts d’apprentissage machine ont été utilisés pour résoudre le cadre bayésien. Les modèles développés concernent un cancer du cerveau agressif appelé glioblastome. Les données médicales comprennent une base de données d’environ 90 patients souffrant de glioblastome ; la base de données contient des images médicales et des entrées de données telles que l’âge, le sexe, etc. Des modèles de prévision neurologique ont été construits pour illustrer le type de modèles qui sont obtenus avec la méthodologie. Des modèles de récidive du glioblastome, sous la forme de modèles linéaires généralisés (GLM) et de modèles d’arbres de décision, ont été développés pour explorer la possibilité de prédire l’emplacement de la récidive à l’aide de l’imagerie préradiothérapie. Faute d’une prédiction suffisamment forte obtenue par les modèles arborescents, nous avons décidé de développer des outils de représentation visuelle. Ces outils permettent d’observer directement les valeurs d’intensité des images médicales concernant les lieux de récidive et de non-récurrence. Dans l’ensemble, le cadre élaboré pour la modélisation des données cliniques en radiothérapie fournit une base solide pour l’élaboration de modèles plus complexes.


  • Résumé

    A Bayesian statistics framework was created in this thesis work for developing clinical based models in a continuous learning approach in which new data can be added. The objective of the models is to forecast radiation therapy effects based on clinical evidence. Machine learning concepts were used for solving the Bayesian framework. The models developed concern an aggressive brain cancer called glioblastoma. The medical data comprises a database of about 90 patients suffering glioblastoma; the database contains medical images and data entries such as age, gender, etc. Neurologic grade predictions models were constructed for illustrating the type of models that can be build with the methodology. Glioblastoma recurrence models, in the form of Generalized Linear Models (GLM) and decision tree models, were developed to explore the possibility of predicting the recurrence location using pre-radiation treatment imaging. Following, due to the lack of a sufficiently strong prediction obtained by the tree models, we decided to develop visual representation tools to directly observe the medical image intensity values concerning the recurrence and non-recurrence locations. Overall, the framework developed for modeling of radiation therapy clinical data provides a solid foundation for more complex models to be developed.


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  • Sous le titre : Bayesian statistics and modeling for the prediction of radiotherapy outcomes : an application to glioblastoma treatment
  • Détails : 1 vol. ( XIII-140 p.)
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