L’objectif du projet est de développer des outils de reconnaissance automatique des ostéosarcomes, de segmentation automatique et d’extraction des caractéristiques radiomiques.
Pour cela, il faut créer une base de données en segmentant des tumeurs sur les IRM anonymisés qui servira à l’apprentissage automatique par Deep Learning. Les outils de reconnaissances des tumeurs doivent permettre de détecter automatiquement les ostéosarcomes, les segmenter en les isolant du reste de l’image et extraire des paramètres de texture de l’image. L’analyse des paramètres et leur corrélation avec les paramètres de réponses à la chimiothérapie et de survie permettra de créer des modèles de prédiction de la réponse thérapeutique des ostéosarcomes.
Directeur Général
L’étude porte sur les patients présentant un ostéosarcome dont les IRMs avant traitement est disponible. Environ 500 patients vont être inclus.
Les informations recueillies seront les informations épidémiologiques (âges , sexe), les informations de réponse au traitement (grade Huvos, survie sans récidive et survie globale)
Recherche scientifique menée dans l’intérêt légitime de lutte contre le cancer (articles 6.1.f et 9.2.j du Règlement (UE) n° 2016/679)
Frank PILLEUL, Chef de Département du Service de Radiologie. Centre Léon Bérard.
Dr Amine BOUHAMAMA
CREATIS : Univ Lyon, INSA-Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, UJM-Saint Etienne, CNRS, Inserm, Centre Léon Bérard, CREATIS UMR 5220, U1206, F-69008, Lyon, France Il s’agit de l’antenne située au Centre Léon Bérard de l’équipe
Service de Radiologie du CHU de Cochin. AP-HP. Paris
Service de Radiologie du CHU de Nantes
2 ans après la publication scientifique