Méthode de sélection de caractéristiques pronostiques et prédictives basée sur les forêts aléatoires pour le suivi thérapeutique des lésions tumorales par imagerie fonctionnelle TEP

Résumé : La radiomique propose de combiner des caractéristiques images avec celles issues de la clinique, de la génomique, de la protéomique, etc . . .afin de mettre en place une médecine personnalisée dans la prise en charge du cancer. L’objectif est d’anticiper, à partir d’un examen initial, les chances de survie du patient ou la probabilité de la maladie de répondre à un traitement. En médecine, des méthodes statistiques classiques sont généralement utilisées comme l’analyse de Mann-Whitney pour les études prédictives et l’analyse des courbes de survie de Kaplan-Meier pour les études pronostiques. Cependant, l’augmentation du nombre de caractéristiques étudiées pose des problèmes pour l’utilisation de ces statistiques. C’est pour cela que nous nous sommes orientés vers l’utilisation des algorithmes d’apprentissage automatique et des méthodes de sélectionde caractéristiques. Ces méthodes sont résistantes aux grandes dimensions, ainsi qu’aux relations non-linéaires entre caractéristiques. Nous avons proposé 2 méthodes de sélection des caractéristiques basées sur la méthode d’apprentissage automatique des forêts aléatoires. Nos méthodes ont permis la sélection de sous-ensembles de caractéristiques prédictives et pronostiques sur 2 bases de données (cancer de l’oesophage et du poumon). Nos algorithmes ont montré les meilleures performances de classification comparées aux méthodes statistiques classiques et aux autres méthodes de sélection des caractéristiques étudiées.
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Thèse
Imagerie médicale. Normandie Université, 2017. Français. 〈NNT : 2017NORMR030〉
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Soumis le : mercredi 20 décembre 2017 - 08:58:29
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Paul Desbordes. Méthode de sélection de caractéristiques pronostiques et prédictives basée sur les forêts aléatoires pour le suivi thérapeutique des lésions tumorales par imagerie fonctionnelle TEP. Imagerie médicale. Normandie Université, 2017. Français. 〈NNT : 2017NORMR030〉. 〈tel-01668390〉

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