LITO - lettre hebdomadaire n°129 du 18 avril 2022

Vie du laboratoire :

• Carton plein au congrès mondial de Médecine Nucléaire (SNMMI) qui aura lieu du 11 au 14 juin à Vancouver. LITO sera présent via 11 présentations (4 orales et 7 affichées), avec une très belle réussite des doctorants et post-doctorants du laboratoire, en gras :
  • Radiomic decision maps reveal patterns discriminating between glioma progression and radiation-induced necrosis in static and dual-time [18F]-FDOPA PET. Escobar T, Orlhac F, Rollet C, Humbert O, Vauclin S, Pineau P, Darcourt J, Buvat I. (Oral)
  • Independent assessment of a recently identified PET biomarker and of IBSI-defined radiomic features to predict overall survival of lung cancer patients. Cuplov V, Luporsi M, Nioche C, Jehanno N, H Brisse, Livartowski A, Girard N, Buvat I, Orlhac F. (Oral)
  • Comparison of handcrafted radiomics and 3D-CNN models to diagnose striatal dopamine deficiency in Parkinson’s Disease based on (18)F-FDOPA PET images. Le TK, Comte V, Darcourt J, Humbert O, Orlhac F. (Oral)
  • 18F-FDG PET maximum intensity projections and artificial intelligence: a win-win combination to easily measure prognostic biomarkers in DLBCL patients. Girum KB, Rebaud L, Cottereau AS, Meignan M, Clerc J, Vercellino L, Casasnovas O, Morschhauser F, Thieblemont C, Buvat I. (Oral)
  • A metabolic signature to predict the location of second tumor recurrence after re-irradiation in head and neck cancer. Beddok A, Calugaru V, Champion L, Nioche C, Créhange G, Buvat I. (Scientific poster).
  • Stratification of Hodgkin lymphoma patients using metabolic tumor burden and tumor dissemination calculated from baseline [18F]FDG-PET/CT imaging. Girum KB, Cottereau AS, Haberl D, Papp L, Rebaud L, Hacker M, Beyer T, Haug A, Carrió I, Buvat I. (Scientific poster) 
  • Multitask learning-to-rank neural network for predicting survival of diffuse large B-cell lymphoma patients from their unsegmented baseline [18F]FDG-PET/CT scans. Rebaud L, Capobianco N, Sibille L, Girum K, Meignan M, Cottereau AS, Vercellino L, Casasnovas O, Thieblemont C, Spottiswoode B, Buvat I. (Scientific poster)
  • Evaluation of the prognostic value of tumor fragmentation on [18F]-FDG PET/CT on an independent cohort of diffuse large B-cell lymphoma patients. Rebaud L, Capobianco N, Sibille L, Girum K, Meignan M, Cottereau AS, Vercellino L, Casasnovas O, Thieblemont C, Spottiswoode B, Buvat I. (Scientific poster)
  • Pitfalls in the development of artificial intelligence algorithms in nuclear medicine and how to avoid them. Bradshaw T, Boellaard R, Dutta J, Jha A, Jacobs P, Li Q, Liu C, Sitek A, Saboury B, Scott P, Słomką P, Sunderland J, Wahl R, Yousefirizi F, Zuehlsdorff S, Rahmim A, Buvat I. (Educational poster)
  • Best Practices for Evaluation of Artificial Intelligence-based Algorithms for Nuclear Medicine: The RELIANCE Guidelines. Jha A, Bradshaw T, Buvat I, Hatt M, Prabat KC, Liu C, Obuchowski N, Saboury B, Słomką P, Sunderland J, Wahl R, Yu Z, Zuehlsdorff S, Rahmim A, Boellaard R. (Educational poster)
  • Artificial Intelligence Ecosystem in Nuclear Medicine: Opportunities, Challenges, and Responsibilities. Saboury B, Bradshaw T, Boellaard R,  Buvat I, Dutta J, Hatt M, Jha A, Li Q, Liu C, McMikeen H, Morris M, Scott P, Siegel E, Sunderland J, Wahl R, Zuehlsdorff S, Rahmim A. (Educational poster)
• Le travail de Fahad Khalid intitulé « MRI-based Radiomics for predicting TP53 mutation in Diffuse Intrinsic Pontine Glioma » a été accepté pour présentation orale aux journées RITS 2022 qui se dérouleront à Brest du 23 au 25 mai.
• Changez votre mot de passe Inserm avant le 30 avril (indispensable pour de multiples applications : webmail, sirene, biblioinserm, gaia, eva3, etc.) Utilisez la plateforme mon-mot-de-passe.inserm.fr pour cette opération.
• Soumission d’abstracts pour le congrès européen de Médecine Nucléaire (EANM) : date limite de soumission le 25 avril !

A lire :

• Un excellent article repéré par Fanny: Machine learning for medical imaging: methodological failures and recommendations for the future : https://www.nature.com/articles/s41746-022-00592-y 

Agenda :

• Mercredi 20 avril à 15h00 : Présentation de Louis sur ses travaux de thèse
• Jeudi 28 avril à 14h00 : Présentation de Julie sur son travail de M2 intitulé "Analyse radiomique corps-entier d'images TEP-TDM : application au cancer mammaire »
• Mercredi 11 mai à 13h30 : Réunion de groupe. Présentation de Khyuen sur son travail de post-doctorat réalisé à Nice, intitulée « Comparison of handcrafted radiomics and 3D-CNN models to diagnose striatal dopamine deficiency in Parkinson’s Disease based on (18)F-FDOPA PET images »
• Mercredi 18 mai à 11h Réunion de groupe. Présentation d’Irène reprenant la conférence invitée qu’elle a donné au SNMMI AI Summit le 21 mars dernier et intitulée "State of the Art in Artificial Intelligence",  illustrée notamment par des exemples de médecine nucléaire.

L'image de la semaine :

• Extrait de l’article « A lire » mentionné ci-dessus (https://www.nature.com/articles/s41746-022-00592-y), qui montre que les performances des modèles de machine learning stagnent en dépit de l’inclusion de plus grands nombres de sujets dans les études. MCI : Model Cognitive Impairment, AD : Alzheimer Disease, HC : Healthy Controls. Clin d’oeil aussi à ce qu’est en train d’étudier Louis !