Pour cette édition, nous aurons le plaisir d’accueillir Charles Dupin. Au sein du CHU de Bordeaux et de l’équipe « Biotherapies Génétique et Oncologie (BioGO) » (BoRdeaux Institute of onCology, INSERM, Univ. Bordeaux), il étudie notamment la sensibilisation des tumeurs par les composés bioactifs de l’alimentation.

En radiothérapie, la toxicité est la plupart du temps corrélée entre une dose élevée et une zone anatomique spécifique. Pour définir ces zones à risque, les zones anatomiques sont la cible traditionnelle, mais à risque de méconnaitre des zones moins anatomiquement définies. L’image based data mining permet de rechercher ces zones méconnues.

En pratique, il est possible de manipuler les données de dose de radiothérapie en 3D pour définir les zones les plus statistiquement associées à l’évènement. Cette méthode implique une modification des données pour les standardiser sur un modèle de référence (recalage élastique) des contrôles qualités. L’enjeu consiste ensuite à éviter de conclure statistiquement à tord à un effet du fait de la multiplication des tests. Une méthode statistique à base de simulations de permutations permet de définir des seuils de significativité. En radiothérapie cette méthode permet de confirmer ou générer des hypothèses.

L’utilisation de ces outils pourrait être pertinente pour toute recherche de corrélation d’un évènement et d’une image en 3D.

L’exemple de recherche de la zone cérébrale associée aux nausées servira de fil rouge.

La présentation sera suivie d’un temps d’échange avec les participants.

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