Inférence bayésienne de l’évolution de l’atrophie cérébrale et de plages de leucopathie à partir de séquences IRM 3D non homogénéisées

Julien Roussel (1) , Sophie Ancelet (2) , Samy Djazoubi (3) , Geoffray Brelurut (4) , Cecilia Damon (5) , Monica Ribeiro (6) , Nadia Pyatigorskaya (6) , Marie Odile Bernier (2) , Damien Ricard (7) , Nicolas Bousquet (8)

1 QUANTMETRY
2 IRSN/PSE-SANTE/SESANE/LEPID - Laboratoire d épidémiologie des rayonnements ionisants
3 QUANTMETRY
4 Quantmetry
5 IRSN/DTR/D3NSI/SVDDA/CVD - Cellule Valorisation des données
6 CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP]
7 HIA PERCY
8 LPSM (UMR_8001) - Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation

Ce travail décrit un algorithme synchrone de Gibbs réalisant une segmentation bayésienne non supervisée de régions du cerveau à partir de modèles de Markov cachés et de séquences IRM3D non homogénéisées, issues d’examens IRMs réalisés dans le cadre d’un protocole non standardisé. L’inférence de ce type de modélisation bien connu pose encore de nombreuses difficultés, liées aux biais d’illumination et aux temps de calculs. Elle permet néanmoins d’estimer rapidement l’évolution spatio-temporelle de marqueurs radiologiques de la neurotoxicité d’un traitement par radiothérapie (e.g.,oedème cérébral, atrophie cérébrale, plages de leuco-encéphalopathie). L’application porte sur les données IRMs de la cohorte prospective bicentrique EpiBrainRad incluant des patients atteints de gliomes cérébraux de haut grade, traités par radiothérapie et suivis en routine par IRM.

Domaines: Statistiques [stat]

Julien Roussel, Sophie Ancelet, Samy Djazoubi, Geoffray Brelurut, Cecilia Damon, et al.. Inférence bayésienne de l’évolution de l’atrophie cérébrale et de plages de leucopathie à partir de séquences IRM 3D non homogénéisées. 52èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique, 52èmes Journées SFdS, Jun 2021, NICE, France. ⟨hal-03078824⟩