Vie du laboratoire :
- Sarah Mezghani a soutenu avec succès son mémoire de Master 2 (Signaux et Images en Médecine, UPEC) intitulé "Analyse par IRM multimodale du rétinoblastome : corrélations entre l’imagerie morphologique et l’analyse radiomique »
- Louis, Thibault, Kibrom et Fahad ont participé au challenge HECKTOR sous l’égide de la société savante internationale MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) consistant en 2 tâches : segmentation de la tumeur primaire et des ganglions métastatiques de patients atteints de cancer ORL et prediction de leur survie, à partir de leurs images TEP/TDM et de paramètres cliniques (https://hecktor.grand-challenge.org). Ces grands challenges sont organisés depuis quelques années pour stimuler la recherche de solutions IA à des problèmes difficiles. Leur principe consiste à fournir aux participants des données d’entrainement (dans ce cas, les images TEP/TDM + données cliniques + données de survie de 524 patients) pour qu’ils élaborent un modèle de prédiction, puis de leur transmettre les données de nouveaux patients (ici 359 patients supplémentaires, données de survie NON fournies), sur lesquelles les participants doivent appliquer leur modèle et envoyer leurs prédictions aux organisateurs. Les organisateurs évaluent alors la qualité des prédictions. L’équipe LITO a terminé à la 4ème place du challenge de segmentation, et à la 1ère place du challenge de prédiction (chaque participant peut soumettre 3 modèles, celui qui présente les meilleures performances est conservé pour le classement final) ! Compte tenu des équipes qui concourraient, ces résultats sont remarquables. S'ils apparaissent déjà en ligne ((https://hecktor.grand-challenge.org/evaluation/challenge/leaderboard/), ils vont être annoncés officiellement lors du congrès MICCAI qui se tient à Singapour du 18 au 22 septembre. L’annonce officielle sur les réseaux ne sera donc faite qu’après cette date. Mais d’ici là, bravo à eux quatre !
A lire :
- Un article de perspectives concernant la nécessité d’intégrer des données multi-modales pour créer des modèles prédictifs permettant d’approcher la médecine de précision : https://www.nature.com/articles/s41568-021-00408-3
Agenda :
- Conseil d’Unité : mardi 13 septembre à 17h (contactez vos représentants si vous avez des points à faire remonter)
- Réunion de groupe : mercredi 14 septembre à 15h présentation de Fahad Khalid sur la définition d’une signature radiomique en IRM pour prédire la survie chez les patients atteints de gliomes infiltrants du tronc cérébral
- Team Building du jeudi 22 à 14h au vendredi 23 septembre à 17h30
- Réunion de groupe : jeudi 29 septembre à 10h présentation de Juliette Dindart (M2) sur l’association de données cliniques et de données d’imagerie IRM et TDM chez des patients atteints de cancers broncho-pulmonaires pour l'analyse du sous type histologique, la prédiction de métastases cérébrales et la survie à 6 et 12 mois
- Réunion de groupe : mercredi 5 octobre à 14h : segmentation par deep learning des tumeurs mammaires en IRM (Frédérique)
- Réunion de groupe : vendredi 14 octobre à 14h : cap sur l’imagerie biomédicale: mes travaux avant mon arrivée au LITO (Narinée)
- Réunion de groupe : jeudi 20 octobre à 14h : premiers résultats de l’analyse statistique de la cohorte Precision-Predict (Hornella)
- Réunion de groupe : mardi 25 octobre à 14h : challenge HECKTOR (segmentation et prédiction de survie des cancers ORL en TEP/CT) (Louis et Thibault)
L’image de la semaine :
- Cf vie du laboratoire. Les classements complets sur https://hecktor.grand-challenge.org/evaluation/challenge/leaderboard/