Tumor classification and prediction using robust multivariate clustering of multiparametric MRI

Alexis Arnaud; Florence Forbes; Benjamin Lemasson; Emmanuel Luc Barbier

Tumor classification and prediction using robust multivariate clustering of multiparametric MRI

Alexis Arnaud ¹ Florence Forbes ¹ Benjamin Lemasson ² Emmanuel Luc Barbier ²

1 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems

Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble

2 Equipe 5 : NeuroImagerie Fonctionnelle et Perfusion Cérébrale

UJF - Université Joseph Fourier - Grenoble 1, CEA - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives, INSERM - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale : U836, [GIN] Grenoble Institut des Neurosciences

Abstract : In neuro-oncology, the use of multiparametric MRI may better characterize brain tumor heterogeneity. To fully exploit multiparametric MRI (e.g. tumor classification), appropriate analysis methods are yet to be developed. In this work, we show on small animals data that advanced statistical learning approaches can help 1) in organizing existing data by detecting and excluding outliers and 2) in building a dictionary of tumor fingerprints from a clustering analysis of their microvascular features.

Keywords : EM algorithm Mixture model Statistics Tumor classification multiparametric MRI Robust clustering multivariate Student distribution

Type de document :

Communication dans un congrès

International Society for Magnetic Resonance in Medicine, May 2015, Toronto, Canada. 2015, 〈http://www.ismrm.org/15/〉

Domaine :

Statistiques [stat] / Applications [stat.AP]

Sciences du Vivant [q-bio] / Cancer

Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01253584
Contributeur : Alexis Arnaud <>
Soumis le : lundi 11 janvier 2016 - 09:27:38
Dernière modification le : samedi 9 mars 2019 - 21:05:05
Document(s) archivé(s) le : mardi 12 avril 2016 - 11:06:08

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