| Titre : | Impact de la méthode de segmentation dans la caractérisation des adénocarcinomes pulmonaires en TEP-TDM au 18FDG (2021) |
| Auteurs : | Moran Berraho ; G. Tachon ; O. Tankyevych ; A. Dambrain ; R. Perdrisot ; L. Karayan-Tapon ; C. Cheze le Rest |
| Type de document : | Article |
| Dans : | Médecine nucléaire (Vol. 45, n° 1, Février 2021) |
| Article en page(s) : | p. 13-18 |
| Note générale : | Doi : 10.1016/j.mednuc.2020.03.003 |
| Langues: | Français |
| Descripteurs : |
HE Vinci Mutation ; Segmentation lexicale ; Texture ; Tumeurs du poumon |
| Résumé : |
Objectif
Le traitement des adénocarcinomes pulmonaires est conditionné par la présence de certaines anomalies génétiques. Certains paramètres quantitatifs en TEP-TDM au 18FDG permettant, à l’échelle des voxels, de caractériser la forme et la texture, pourraient prédire le statut mutationnel. Notre objectif était de déterminer l’impact de la méthode de segmentation dans la caractérisation des adénocarcinomes pulmonaires en TEP-TDM au 18FDG. Méthodes Quarante-neuf patients présentant un adénocarcinome pulmonaire ont été rétrospectivement inclus. Ils avaient bénéficié d’une TEP-TDM initiale au 18FDG. Les tumeurs étudiées étaient volumineuses, hétérogènes et difficilement segmentables de façon automatique. L’algorithme automatique FLAB a été utilisé avec et sans ajustement manuel. Les paramètres ont été extraits et confrontés au statut ALK, PD-L1, et KRAS, dans le but de comparer les performances des deux méthodes de segmentation. Leurs performances ont été déterminées par la méthode des courbes ROC. Résultats Plusieurs paramètres permettaient de prédire le statut génétique (AUC>0,65). Les paramètres les plus performants étaient différents selon les gènes étudiés et selon les méthodes de rééchantillonnage utilisées. Les résultats étaient moins dépendants du rééchantillonnage en segmentation automatique non ajustée manuellement. Les paramètres les plus performants étaient des paramètres dépendants du volume pour la segmentation avec ajustement manuel et des paramètres de texture pour la segmentation automatique non ajustée. Conclusion L’étude des paramètres de texture est plus performante en segmentation automatique non ajustée manuellement et il est intéressant d’effectuer une reprise manuelle lorsque l’on étudie les paramètres dépendants du volume dans le cas de tumeurs très hétérogènes. |
| Disponible en ligne : | Oui |
| En ligne : | https://login.ezproxy.vinci.be/login?url=https://www.em-premium.com/article/1422840 |
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