Prédire l'expansion d'un hématome intracranien par un modèle hybride radiomique
MARDI 21 JANVIER 2025
Soyez le premier à réagirLes progrès de la radiomique permettent de mieux prédire l’expansion d’un hématome intracérébral issu d’une hémorragie hypertensive à partir de différentes sources. Dans une étude publiée dans la Revue European Radiology, des chercheurs créent un algorithme à partir d’un modèle radiomique, d’un modèle d’imagerie clinique et d’un modèle hybride à cet effet. Le modèle hybride semble être le plus pertinent pour individualiser l’évaluation du risque d’expansion de l’hématome.
L'hémorragie intracérébrale hypertensive (HICH), forme la plus fréquente d'HIC spontanée, entraine un risque élevé de décès et d’invalidité. L’expansion de l’hématome (HE) est un facteur important d’aggravation de l’état des patients atteints d’HIC, avec un taux de risque de 5% pour une augmentation de 1 mL du volume de l’hématome.
Les progrès de la radiomique pour prédire l’expansion d’un hématome cérébral à partir de différentes sources
Pour prédire l’EH des signes d’imagerie, des tests de laboratoire, des caractéristiques cliniques et des systèmes de notation sont utilisés couramment. Ainsi, un modèle de nomogramme des facteurs cliniques et les signes simples de tomodensitométrie (TDM) peuvent révéler que l'aire sous la courbe (AUC) de la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) est de 0,762. Cette technique de pronostic conventionnelle de l’HE nécessite que les médecins possèdent une vaste expertise clinique et émettent des hypothèses subjectives.
Mais les progrès récents de la radiomique et son application à la recherche clinique ouvrent de nouvelles approches pour l’analyse quantitative de l’HE, sur la base notamment de la TDM et d’un algorithme de machine learning (ML) pour prédire une augmentation précoce de l'HE. Une nouvelle étude chinoise publiée dans la Revue European Radiology se propose de construire un modèle de prédiction d'HE basé sur la radiomique de la TDM simple et des algorithmes de ML, combinés à des informations cliniques et à des signes d'imagerie conventionnels.
Des chercheurs créent un algorithme à partir d’un modèle radiomique, d’imagerie clinique et d’un modèle hybride
Cet algorithme utilise ainsi un modèle radiomique, un modèle de signe d'imagerie clinique et un modèle hybride pour la prédiction de l'expansion de l'hématome (HE) dans le cas de patients atteints d'hémorragie intracérébrale hypertensive (HICH). Il a été évalué et validé sous plusieurs angles, et présenté sous la forme d’un nomogramme, fournissant un outil d’orientation intuitif et fiable pour le travail clinique.
Pour le mettre en œuvre, l’identification rétrospective continue de patients HICH provenant de trois centres médicaux a été divisée en un ensemble de formation (n = 555), un ensemble de validation (n = 239) et un ensemble de test (n = 77). Les chercheurs ont extrait les caractéristiques radiomiques des images de TDM simples combinées avec des informations cliniques et des signes d'imagerie conventionnels pour construire respectivement des modèles radiomiques, des modèles de signes d'imagerie clinique et des modèles hybrides.
Le modèle hybride identifié comme le plus pertinent pour individualiser l’évaluation du risque d’expansion de l’hématome
Les modèles ont été évalués à l’aide de l’aire sous la courbe (AUC), de l’analyse de la courbe de décision clinique (DCA), de l’indice de reclassification nette (NRI) et de l’amélioration de la discrimination intégrée (IDI). Dans les ensembles de formation, de validation et de test, le modèle radiomique prédit une AUC de HE de 0,885, 0,827 et 0,894, respectivement, tandis que le modèle de signe d'imagerie clinique prédit une AUC de HE de 0,759, 0,725 et 0,765, respectivement. Le score de l'échelle de coma de Glasgow à l'admission, le volume du premier hématome en TDM, la forme irrégulière de l'hématome et le score radiomique ont été utilisés pour construire un modèle hybride, avec des ASC de 0,901, 0,838 et 0,917, respectivement.
L'analyse DCA montre d’autre part que le modèle hybride présente le taux de bénéfice net le plus élevé. Comparé au modèle radiomique et au modèle de signes d'imagerie clinique, le modèle hybride a montré une augmentation du NRI et de l'IDI. Les chercheurs en ont conclu que le modèle hybride basé sur la radiomique TDM combinée à des facteurs cliniques et radiologiques peut individualiser efficacement l'évaluation du risque d'HE chez les patients atteints d'HICH.
Paolo Royan