Prédire l'expansion d'un hématome intracranien par un modèle hybride radiomique

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.