20 Méthodologie et exploitation des erie

23 / 06 / 21 – HOSSU Gabriela 0

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Titre

Formation « Spécificité de la recherche clinique en

imagerie »d

22-23/06/21 – Paris

Méthodologie et exploitation des

données d’imagerie

Gabriela Hossu, PhD

CIC-IT de Nancy

CHRU de Nancy


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• CIC-IT de Nancy: dispositifs, méthodologie et

techniques pour l’IRM (15 personnes)

– Validation et valorisation de dispositifs médicaux pour l’IRM

– Validation et valorisation de techniques pour l’IRM

– Support pour la réalisation des essais Cliniques en imagerie

➔ Recherche translationnelle et expertise

• IADI Imagerie Adaptative Diagnostic et Interventionnelle

– Imagerie des organes en mouvement

– Developpement de capteurs compatibles IRM

– Reconstruction, traitement du signal


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Réseau d’Entraide Multicentrique en IRM

Création en 2016 à l’initiative d’ingénieurs de recherche en IRM et/ou en traitement d’images sur des plateformes qui constituent le bureau du REMI

● Jean-Luc Anton : Centre IRM, INT, CERIMED, Marseille● Elise Bannier : Neurinfo, CHU Rennes, Unité Empenn● Marie Chupin : CATI, Paris● Gabriela Hossu : CIC-IT, CHRU Nancy● Irène Troprès : IRMaGe, Grenoble

et depuis 2020 :

● Emmanuelle Le Bars : CHU de Montpellier

https://remi.network/

[email protected]

FORCEi

maging

Nos

soutiens :


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Radiologie Conventionnelle (Standard)

Scanner X, Angiographie X

Rayons X

Echographie

Son

Imagerie par Résonance Magnétique

Radiofréquence

Médecine Nucléaire

SPECT, PET

Radioactivité


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Recherche clinique en imagerie

• Évaluation diagnostique d’une technique d’imagerie

• Comparaison de deux techniques d’imagerie

• Comparaison d’une technique avec et sans produit de

contraste

• Développement d’une séquence d’acquisition

• Développement d’une antenne, d’un capteur …

• …


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Performance diagnostique

Nouveau test

Référence

(gold

standard)

Positif Négatif Total

Test + VP FN

Test - FP VN

Total

• Sensibilité = VP / malades : capacité à identifier les malades

• Spécificité = VN / non malades : capacité à identifier les non malades

• VPP = VP/ + : probabilité d’être malade lorsque l’examen est +

• VPN = VN/ - : probabilité de ne pas être malade lorsque l’examen est -

• VP : Vrais

Positifs

• FN : Faux

Négatifs

• FP : Faux

Positifs

• VN : Vrais

Négatifs


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ROC : Receiver Operating

Characteristic• Variable continue ->

déterminer seuil

• AUC : Area Under Curve

– Plus AUC élevée, meilleur est le

test

– Si AUC=0.5 -> alea

– Donne un ordre partiel sur les

tests

• Indice de Youden

Se+Sp-1

• DeLong Test


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Equator network

https://www.equator-network.org/

• CONSORT pour étude randomisée,

• REMARK pour étude pronostique,

• STARD pour étude diagnostique,

• STrOBE pour études observationnelles,

• PRISMA pour les méta analyses…

https://www.equator-network.org/


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Equator network : STARD


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Critère de jugement

• Dépend de l’objectif principal

• Permet de juger l’efficacité d’un traitement

• Evaluer à l’insu du traitement (évaluateur indépendant)

– PROBE study : : Prospective RandomizedOpen BlindedEndpoint

• Standardisation des conditions de recueil et techniques

de mesure

• Centralisation de la mesure du critère de jugement :

imagerie ++


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• Standardisation

– Harmoniser les protocoles d’acquisitions si

multicentrique/multi imageurs

G. Hossu et al JIDNI, 2021


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• Standardisation

– Fournir un protocole détaillé et précis des

acquisitions

– Valider les centres au démarrage de l’étude

• Validation de l’imageur


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• Standardisation

– Acquisition sur objet test aux propriétés connues

ACR


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• Standardisation

– Acquisition sur objet test aux propriétés connues

– Acquisition sur volontaire sain ou pathologique

NIST


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• Standardisation

– Fournir un protocole détaillé et précis des

acquisitions

– Valider les centres au démarrage de l’étude

• Validation de l’appareil

• Validation du « radiologue »


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• Centralisation

– Minimise le risque de pertes de données

• Via serveur sFTP ou équivalent

– Contrôle qualité durant le déroulement de l’étude

• Retour si nécessaire auprès des centres

• Bilan sur examens exploitables dans le centre

coordonnateur


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Exemple (MR)

Etude nationale DRAGET (2013) : Détection du rejet aigu chez les patients greffés cardiaques par estimation du T2 en IRM

• Objectif principal :

Evaluer dans un contexte multicentrique la performance diagnostique inhérente(sensibilité et spécificité) de la quantification T2 en IRM dans la détection du rejet aigu degreffe par rapport à la stratégie diagnostique de référence qui repose sur la biopsieendomyocardique.

• Design :• Étude clinique transversale, ouverte, avec des mesures répétées et étude de

cohorte• Étude multicentrique : 10 centres (Bordeaux, Grenoble, Lyon, Nancy, Nantes,

Paris-HEGP, Paris-La Pitié Salpêtrière, Rennes, Strasbourg et Tours)

• Effectif : 750 couples IRM/Biopsie (4 couples /patient) => 190 patients


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Exemple


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Exemple (US)

• Etude monocentrique EPICEA : Optimisation de la biométrie fœtale par l’utilisation

combinée de l’échographie 3D et de la reconnaissance d’images

• Objectif principalÉvaluer la concordance entre les mesures de biométrie fœtale automatisées et

manuelles extraites d'un volume avec des mesures 2D standard.

Etude ancillaire : estimer le degré de reproductibilité inter-opérateur des mesures

automatisées (comparaison entre les mesures échographiques d’acquisitions volumiques

distinctes réalisées chez un même fœtus par deux opérateurs différents)

• Design :

Etude clinique interventionnelle, prospective, transversale, non randomisée, etmonocentrique.

• Effectif :

175 patientes pour l’évaluation du logiciel (différence de mesure entre 2D standard et 3D)


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Calcul effectif

• Dans tous les cas :

– Puissance

– Risque alpha

– Ratio entre groupes

Si comparaison

proportions :

proportion

attendue entre

les 2 groupes

Si comparaison

moyennes :

moyenne attendue

entre les 2 groupes

; écart-type des

mesures ; taille

d’effet

Si comparaison

durées survie (nb

événements) : durée

inclusion ; risques de pertes

de vues ; risques instantanés

ou proportion de survivants ou

médiane de survie

Si diagnostique:

Sensibilité;

spécificité attendue;

précision;

prévalence


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EXPLOITATION DES

DONNÉES


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Exploitation des données

• Base de données d’images dé-identifiées

• Lecteurs indépendants de l'étude, formés et

qualifiés par le radiologue référent de l'étude

-> en aveugle du site, du groupe du patient, du traitement etc

• Lien entre la base de données de l’étude et la

base de données images

• Mise en place d’outils spécifiques

• Listes de lecture


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En imagerie

• 1 image -> différentes mesures

– Mesure qualitative :

• présence/absence d’hypo/hyper signal

• prise de contraste

• qualité

• artefact

• localisation d’une lésion (anatomie)


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En imagerie

• 1 image -> différentes mesures

– Mesures quantitatives

• non spécifiques

– Taille lésion

• spécifiques à la modalité

– IRM : T1, T2 etc…

– TEP : SUV …

– CT : Hounsfield


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Concordance lecture

Données qualitatives Données quantitatives

Coefficient Kappa Coefficient de corrélation intra classe

K= Pr(a)-Pr(e)/ (1-Pr(e)) Basé sur ANOVA

< 0 Désaccord

0.0 — 0.20 Accord très faible

0.21 — 0.40 Accord faible

0.41 — 0.60 Accord modéré

0.61 — 0.80 Accord fort

0.81 — 1.00 Accord presque

parfait

< 0.40 : concordance faible.

0.40 - 0.59 : concordance moyenne.

0.60 - 0.74 : concordance bonne

0.75 - 1.00 : concordance excellente


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