Radiomics: A primer for the radiation oncologist - 20/07/20
Radiomique : une introduction pour l’oncologue radiothérapeute
Abstract |
Purpose |
Radiomics are a set of methods used to leverage medical imaging and extract quantitative features that can characterize a patient's phenotype. All modalities can be used with several different software packages. Specific informatics methods can then be used to create meaningful predictive models. In this review, we will explain the major steps of a radiomics analysis pipeline and then present the studies published in the context of radiation therapy.
Methods |
A literature review was performed on Medline using the search engine PubMed. The search strategy included the search terms “radiotherapy”, “radiation oncology” and “radiomics”. The search was conducted in July 2019 and reference lists of selected articles were hand searched for relevance to this review.
Results |
A typical radiomics workflow always includes five steps: imaging and segmenting, data curation and preparation, feature extraction, exploration and selection and finally modeling. In radiation oncology, radiomics studies have been published to explore different clinical outcome in lung (n=5), head and neck (n=5), esophageal (n=3), rectal (n=3), pancreatic (n=2) cancer and brain metastases (n=2). The quality of these retrospective studies is heterogeneous and their results have not been translated to the clinic.
Conclusion |
Radiomics has a great potential to predict clinical outcome and better personalize treatment. But the field is still young and constantly evolving. Improvement in bias reduction techniques and multicenter studies will hopefully allow more robust and generalizable models.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Résumé |
Objectif de l’étude |
La radiomique est un ensemble de méthodes utilisées pour exploiter l’imagerie médicale et extraire des caractéristiques quantitatives afin de définir le phénotype d’un patient. Toutes les modalités d’imagerie peuvent être utilisées avec différents logiciels. Des méthodes informatiques spécifiques sont nécessaires afin de pouvoir créer des modèles cliniques. Dans cette revue, nous expliquerons les principales étapes de ce type d’analyse, puis nous présenterons les principales études réalisées dans ce domaine en oncologie radiothérapie.
Méthodes |
Une revue de la littérature a été réalisée dans Medline à l’aide du moteur de recherche PubMed. La stratégie de recherche a inclus les termes «radiotherapy », « radiation oncology » et « radiomics ». La recherche a été réalisée en juillet 2019 et la liste générée a ensuite été explorée afin d’évaluer la pertinence de chaque article pour cette revue.
Résultats |
Cinq étapes essentielles sont dénombrées au cours d’une étude de radiomique : l’acquisition et la délinéation de l’image, la préparation des données, l’extraction des caractéristiques, leur exploration et leur sélection et enfin la modélisation. En oncologie radiothérapie, la radiomique a été mise en œuvre dans le contexte du cancer du poumon (n=5), des cancers ORL (n=5), de l’œsophage (n=3), du rectum (n=3), du pancréas (n=2) et des métastases cérébrales (n=2). La qualité de ces études rétrospectives est hétérogène et leur modèle n’a jamais été employé en pratique clinique.
Conclusion |
La radiomique présente un grand potentiel dans la prédiction de l’efficacité et de la toxicité des traitements dans une optique de médecine personnalisée. Cette discipline est toutefois encore jeune et en constante évolution. Des améliorations dans les méthodes de réduction des biais et la coopération dans des études multicentriques devraient permettre d’espérer pouvoir créer des modèles plus robustes et applicables en pratique clinique.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Keywords : Radiomics, Machine learning, Deep learning, Modeling, Radiation oncology, Clinical oncology
Mots clés : Radiomique, Apprentissage profond, Modélisation, Oncologie, Radiothérapie, Clinique
Plan
Vol 24 - N° 5
P. 403-410 - août 2020 Retour au numéroBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
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