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Titre
Formation « Spécificité de la recherche clinique en
imagerie »d
22-23/06/21 – Paris
Méthodologie et exploitation des
données d’imagerie
Gabriela Hossu, PhD
CIC-IT de Nancy
CHRU de Nancy
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• CIC-IT de Nancy: dispositifs, méthodologie et
techniques pour l’IRM (15 personnes)
– Validation et valorisation de dispositifs médicaux pour l’IRM
– Validation et valorisation de techniques pour l’IRM
– Support pour la réalisation des essais Cliniques en imagerie
➔ Recherche translationnelle et expertise
• IADI Imagerie Adaptative Diagnostic et Interventionnelle
– Imagerie des organes en mouvement
– Developpement de capteurs compatibles IRM
– Reconstruction, traitement du signal
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Réseau d’Entraide Multicentrique en IRM
Création en 2016 à l’initiative d’ingénieurs de recherche en IRM et/ou en traitement d’images sur des plateformes qui constituent le bureau du REMI
● Jean-Luc Anton : Centre IRM, INT, CERIMED, Marseille● Elise Bannier : Neurinfo, CHU Rennes, Unité Empenn● Marie Chupin : CATI, Paris● Gabriela Hossu : CIC-IT, CHRU Nancy● Irène Troprès : IRMaGe, Grenoble
et depuis 2020 :
● Emmanuelle Le Bars : CHU de Montpellier
https://remi.network/
FORCEi
maging
Nos
soutiens :
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Radiologie Conventionnelle (Standard)
Scanner X, Angiographie X
Rayons X
Echographie
Son
Imagerie par Résonance Magnétique
Radiofréquence
Médecine Nucléaire
SPECT, PET
Radioactivité
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Recherche clinique en imagerie
• Évaluation diagnostique d’une technique d’imagerie
• Comparaison de deux techniques d’imagerie
• Comparaison d’une technique avec et sans produit de
contraste
• Développement d’une séquence d’acquisition
• Développement d’une antenne, d’un capteur …
• …
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Performance diagnostique
Nouveau test
Référence
(gold
standard)
Positif Négatif Total
Test + VP FN
Test - FP VN
Total
• Sensibilité = VP / malades : capacité à identifier les malades
• Spécificité = VN / non malades : capacité à identifier les non malades
• VPP = VP/ + : probabilité d’être malade lorsque l’examen est +
• VPN = VN/ - : probabilité de ne pas être malade lorsque l’examen est -
• VP : Vrais
Positifs
• FN : Faux
Négatifs
• FP : Faux
Positifs
• VN : Vrais
Négatifs
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ROC : Receiver Operating
Characteristic• Variable continue ->
déterminer seuil
• AUC : Area Under Curve
– Plus AUC élevée, meilleur est le
test
– Si AUC=0.5 -> alea
– Donne un ordre partiel sur les
tests
• Indice de Youden
Se+Sp-1
• DeLong Test
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Equator network
https://www.equator-network.org/
• CONSORT pour étude randomisée,
• REMARK pour étude pronostique,
• STARD pour étude diagnostique,
• STrOBE pour études observationnelles,
• PRISMA pour les méta analyses…
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Equator network : STARD
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Equator network : STARD
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Critère de jugement
• Dépend de l’objectif principal
• Permet de juger l’efficacité d’un traitement
• Evaluer à l’insu du traitement (évaluateur indépendant)
– PROBE study : : Prospective RandomizedOpen BlindedEndpoint
• Standardisation des conditions de recueil et techniques
de mesure
• Centralisation de la mesure du critère de jugement :
imagerie ++
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Critère de jugement
• Standardisation
– Harmoniser les protocoles d’acquisitions si
multicentrique/multi imageurs
G. Hossu et al JIDNI, 2021
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Critère de jugement
• Standardisation
– Fournir un protocole détaillé et précis des
acquisitions
– Valider les centres au démarrage de l’étude
• Validation de l’imageur
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Critère de jugement
• Standardisation
– Acquisition sur objet test aux propriétés connues
ACR
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Critère de jugement
• Standardisation
– Acquisition sur objet test aux propriétés connues
– Acquisition sur volontaire sain ou pathologique
NIST
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Critère de jugement
• Standardisation
– Fournir un protocole détaillé et précis des
acquisitions
– Valider les centres au démarrage de l’étude
• Validation de l’appareil
• Validation du « radiologue »
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Critère de jugement
• Centralisation
– Minimise le risque de pertes de données
• Via serveur sFTP ou équivalent
– Contrôle qualité durant le déroulement de l’étude
• Retour si nécessaire auprès des centres
• Bilan sur examens exploitables dans le centre
coordonnateur
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Exemple (MR)
Etude nationale DRAGET (2013) : Détection du rejet aigu chez les patients greffés cardiaques par estimation du T2 en IRM
• Objectif principal :
Evaluer dans un contexte multicentrique la performance diagnostique inhérente(sensibilité et spécificité) de la quantification T2 en IRM dans la détection du rejet aigu degreffe par rapport à la stratégie diagnostique de référence qui repose sur la biopsieendomyocardique.
• Design :• Étude clinique transversale, ouverte, avec des mesures répétées et étude de
cohorte• Étude multicentrique : 10 centres (Bordeaux, Grenoble, Lyon, Nancy, Nantes,
Paris-HEGP, Paris-La Pitié Salpêtrière, Rennes, Strasbourg et Tours)
• Effectif : 750 couples IRM/Biopsie (4 couples /patient) => 190 patients
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Exemple
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Exemple (US)
• Etude monocentrique EPICEA : Optimisation de la biométrie fœtale par l’utilisation
combinée de l’échographie 3D et de la reconnaissance d’images
• Objectif principalÉvaluer la concordance entre les mesures de biométrie fœtale automatisées et
manuelles extraites d'un volume avec des mesures 2D standard.
Etude ancillaire : estimer le degré de reproductibilité inter-opérateur des mesures
automatisées (comparaison entre les mesures échographiques d’acquisitions volumiques
distinctes réalisées chez un même fœtus par deux opérateurs différents)
• Design :
Etude clinique interventionnelle, prospective, transversale, non randomisée, etmonocentrique.
• Effectif :
175 patientes pour l’évaluation du logiciel (différence de mesure entre 2D standard et 3D)
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Calcul effectif
• Dans tous les cas :
– Puissance
– Risque alpha
– Ratio entre groupes
Si comparaison
proportions :
proportion
attendue entre
les 2 groupes
Si comparaison
moyennes :
moyenne attendue
entre les 2 groupes
; écart-type des
mesures ; taille
d’effet
Si comparaison
durées survie (nb
événements) : durée
inclusion ; risques de pertes
de vues ; risques instantanés
ou proportion de survivants ou
médiane de survie
Si diagnostique:
Sensibilité;
spécificité attendue;
précision;
prévalence
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EXPLOITATION DES
DONNÉES
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Exploitation des données
• Base de données d’images dé-identifiées
• Lecteurs indépendants de l'étude, formés et
qualifiés par le radiologue référent de l'étude
-> en aveugle du site, du groupe du patient, du traitement etc
• Lien entre la base de données de l’étude et la
base de données images
• Mise en place d’outils spécifiques
• Listes de lecture
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En imagerie
• 1 image -> différentes mesures
– Mesure qualitative :
• présence/absence d’hypo/hyper signal
• prise de contraste
• qualité
• artefact
• localisation d’une lésion (anatomie)
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En imagerie
• 1 image -> différentes mesures
– Mesures quantitatives
• non spécifiques
– Taille lésion
• spécifiques à la modalité
– IRM : T1, T2 etc…
– TEP : SUV …
– CT : Hounsfield
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Concordance lecture
Données qualitatives Données quantitatives
Coefficient Kappa Coefficient de corrélation intra classe
K= Pr(a)-Pr(e)/ (1-Pr(e)) Basé sur ANOVA
< 0 Désaccord
0.0 — 0.20 Accord très faible
0.21 — 0.40 Accord faible
0.41 — 0.60 Accord modéré
0.61 — 0.80 Accord fort
0.81 — 1.00 Accord presque
parfait
< 0.40 : concordance faible.
0.40 - 0.59 : concordance moyenne.
0.60 - 0.74 : concordance bonne
0.75 - 1.00 : concordance excellente
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