Prédiction de la progression du myélome multiple par imagerie TEP : Adaptation des forêts de survie aléatoires et de réseaux de neurones convolutionnels

par Ludivine Morvan

Thèse de doctorat en Signal, Image, Vision

Sous la direction de Diana Carolina Mateus Lamus et de Thomas Carlier.

Le président du jury était Carole Lartizien.

Le jury était composé de Diana Carolina Mateus Lamus, Thomas Carlier, Carole Lartizien, Su Ruan, Mathieu Hatt, Clovis Tauber, Françoise Kraeber-Bodéré.

Les rapporteurs étaient Su Ruan, Mathieu Hatt.


  • Résumé

    L’objectif de ces travaux est de fournir un modèle permettant la prédiction de la survie et l’identification de biomarqueurs dans le contexte du myélome multiple (MM) à l’aide de l’imagerie TEP (Tomographie à émission de positons) et de données cliniques. Cette thèse fut divisée en deux parties : La première permet d’obtenir un modèle basé sur les forêts de survie aléatoires (RSF). La seconde est basée sur l’adaptation de l’apprentissage profond à la survie et à nos données. Les contributions principales sont les suivantes : 1) Production d’un modèle basé sur les RSF et les images TEP permettant la prédiction d’un groupe de risque pour les patients atteints de MM.2) Détermination de biomarqueurs grâce à ce modèle3) Démonstration de l’intérêt des radiomiques TEP 4) Extension de l’état de l’art des méthodes d’adaptation de l’apprentissage profond à une petite base de données et à de petitesimages 5) Étude des fonctions de coût utilisées en survie. De plus, nous sommes, à notre connaissance, les premiers à investiguer l’utilisation des RSF dans le contexte du MM et des images TEP, à utiliser du pré-entraînement auto-supervisé avec des images TEP et, avec une tâche de survie, à adapter la fonction de coût triplet à la survie et à adapter un réseau de neurones convolutionnels à la survie du MM à partir de lésions TEP.

  • Titre traduit

    Prediction of multiple myeloma progression by PET imaging : adaptation of random survival forests and convolutional neural networks


  • Résumé

    The aim of this work is to provide a model for survival prediction and biomarker identification in the context of multiple myeloma (MM) using PET (Positron Emission Tomography) imaging and clinical data. This PhD is divided into two parts: The first part provides a model based on Random Survival Forests (RSF). The second part is based on the adaptation of deep learning to survival and to our data. The main contributions are the following: 1) Production of a model based on RSF and PET images allowing the prediction of a risk group for multiple myeloma patients. 2) Determination of biomarkers using this model.3) Demonstration of the interest of PET radiomics.4) Extension of the state of the art of methods for the adaptation of deep learning to a small database and small images. 5) Study of the cost functions used in survival. In addition, we are, to our knowledge, the first to investigate the use of RSFs in the context of MM and PET images, to use self-supervised pre-training with PET images, and, with a survival task, to fit the triplet cost function to survival and to fit a convolutional neural network to MM survival from PET lesions.


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