STS CM 3 Flashcards
1
Q
Quelles sont les généralités de la radiomique ?
A
- Augmentation de la numérisation de l’info médicale en données numériques (par données biologiques, compte rendu….)
- Augmentation des données médicales
2
Q
Quelle est la conséquence de l’augmentation des données médicales par la radiomique ? Comment on fait pour la contrer ?
A
- Le besoin de logiciels pour traiter cette quantité d’info
On développe des IA qui permet une nouvelle approche dans des domaines variées (données, imagerie)
2
Q
Quelles sont les techniques utilisées en radiomique ?
A
- IA en deep learning ou machine learning
- Big data
2
Q
Par quoi se caractérise les omiques ?
A
- la structure, la fonction et la dynamique d’un ou plusieurs organismes
2
Q
La radiomique est une approche quantitative ou qualitative ?
A
Quantitative d’extraction d’information de l’imagerie médicale par des méthodes mathématiques, pas nécessairement intuitives
3
Q
Quel est le but de la radiomique ?
A
Augmentation du nombre de logiciels et applications pour faciliter les tâches redondantes des cliniciens et aide pour la prise de décision
3
Q
Qu’est-ce que veut dire le terme big data ?
A
Il désigne de larges volumes, rapides, complexes de données nécessitant des technologies avancées qui permettent l’acquisition,
l’archivage, la distribution, l’utilisation et l’analyse de l’information
3
Q
Quels sont les différents types de omiques ?
A
- La génomique (ADN)
- La transcriptomique (ARN)
- La protéomique (protéines)
- La métabolomique (biochimie)
- La radiomique (image médicale ?)
3
Q
Les -omiques servent à quoi ?
A
Ils visent la caractérisation et la quantification des molécules biologiques
Ils sont utilisés pour décrire ou comprendre un phénotype
3
Q
Quels sont les différents types de modalités en radiomique ?
A
- Modalité ultrasonore (échographie)
- Modalité CT (scanner X)
- Modalité RM (IRM
- Modalité NM (médecine nucléaire)
- Modalité PT (TEP)
4
Q
La radiomique est basée sur quoi ?
A
- Le processus physiopathologique de la maladie est contenue dans l’image médicale
- L’image peut contenir des informations imperceptible directement par l’œil
humain
4
Q
Quels sont les moyens utilisés en radiomique ?
A
- Extraction des info de la distribution spatiale des intensités contenues dans les pixels(2D)/voxels(3D)
- Utilisation conjointe possible de l’intelligence artificielle (IA)
- Le moyen de décrire la radiomique est la différences d’intensités, de forme, de texture seront quantifiées par la radiomique
5
Q
L’analyse de la radiomique se fait sur quel type d’images ?
A
Sur des images en 2, 3 ou n dimensions
5
Q
Quel est le principe de l’imagerie médicale ?
A
Paramètre physique -> mesure -> affichage des infos dans l’espace sous forme d’image
6
Q
Est-ce que les infos issues des différentes modalités peuvent être croisées ?
A
Oui
6
Q
C’est quoi une modalité ?
A
Processus physique ayant permis l’image médicale
7
Q
Quels sont les différents pratiques de l’imagerie médicale par rapport au principe ?
A
- Echogénicité mesuré par US pour écho
- Temps de relaxation mesuré par résonance magnétique pour IRM
- Spectre visible mesuré par rayonnement électromagnétique pour endoscopie
- Rayons X mesuré par rayonnement électromagnétique pour radiographie ou scanner X
- Rayons gamma mesuré par rayonnement électromagnétique pour scintigraphie
8
Q
Est-ce que les rayons X et gamma sont de même nature ?
A
Oui
9
Q
Qu’est-ce que la luminance ?
A
C’est la valeurs d’intensité lumineuse par pixels
9
Q
Les valeurs d’intensités vont être codées sur quelle échelle ?
A
De gris par exemple
9
Q
Les petites valeurs d’intensités lumineuse codées sur une échelle de gris vont être de quelle couleur ?
A
Noir, gris foncé
9
Q
Les moyennes valeurs d’intensités lumineuse codées sur une échelle de gris vont être de quelle couleur ?
A
Gris
9
Q
Les grandes valeurs d’intensités lumineuse codées sur une échelle de gris vont être de quelle couleur ?
A
Blanc
9
Q
Qu’est-ce qui remplace la luminance dans la formation des images dans l’imagerie médicale ?
A
Le coefficient d’atténuation en scanner X
10
Si on retrouve des valeurs en dessous de 0 ou au-dessus de 255 que fait-on ?
On les normalise.
Soit on met la dernière valeur à 0 et la plus haute à 255
Soit on met qu'une partie et donc toutes les valeurs en-dessous de celle-ci seront noir et au-dessus de la plus haute seront blanc
10
Comment code-t-on les images en noir et blanc en binaire ?
Par 0 pour blanc et 1 pour noir
10
Comment code-t-on les images avec des niveaux de gris ?
Ils prennent des valeurs entre 0 et 255
10
Comment code-t-on les images en couleurs ?
Avec des triplets de 0 à 255 (rouge,vert,bleu)
255 = saturé
255 255 255 = blanc
0 0 0 = noir
10
Est-il possible de coder des images en décimale ?
Oui
10
Est-il possible de coder des images par des directions ?
Oui avec des vecteurs mais ça ne sera pas en couleurs ça sera des triplets : x,y,z
11
Quels sont les différentes connexités en 2D ?
- Juste le point discret (le point que l'on veut) (pas une connexité)
- 4-connexité
- 8- connexité
11
Quelles sont les différentes connexités en 3D ?
- 6-connexités
- 18-connexités
- 26-connexités
11
Quelle est la base pour réaliser une radiomique ?
L'info doit être pertinente avant d'être extraite
12
Quelles sont les étapes de la radiomique ?
- Segmentation
- Traitement de l'image
- Extraction des infos
- Réduction des dimensions
13
A quoi sert la segmentation
Elle permet de déterminer ou de délimiter la ou les zones d'intérêt de l'image ?
14
C'est quoi VOI ?
Un volume d'intérêt en segmentation pour les images en 3D
14
Quelle est le principe de la segmentation ?
Ca consiste à générer un volume (de dimensions similaires au volume de l’image), dont chaque voxel contient l’information (par ex 0=autre,
1=tissu tumoral, 2=œdème, 3=nécrose,etc).
14
C'est quoi ROI ?
Une région d'intérêt en segmentation pour les images 2D
14
Comment s'appelle les intervalles de luminance ?
Les bins
15
Qu'est-ce qui se passe si on retrouve une info exclusive en segmentation ?
On peut générer plusieurs cartes de segmentation
15
Est-ce qu'il existe de nombreux logiciels qui permettent la segmentation ?
Oui
15
Quelles sont les différents types de segmentation ?
Manuelle
Semi-automatique
Automatique
16
A quoi servent les bins ?
A savoir le nombre de pixels qui ont les valeurs de chaque bins
16
La segmentation tumorale est-elle validée ?
Non pas encore
16
Quelles sont les caractéristiques de la segmentation manuelle ?
- Elle est très chronophage (demande de bcp de temps)
- Le biais inter et intra-observateur est important
- plusieurs extractions de texture sont sensibles
- pour manuelle et semi-auto besoin de prouver bonne reproductibilité des mesures
16
Est-ce qu'on retrouve du deep learning en segmentation ?
Oui, la plupart en open-source
16
Quelles sont les caractéristiques de la segmentation automatique ?
- Reproductibilité +++
- Certains moins robustes sur des choses qu'ils n'ont pas appris
17
Qu'est-ce qui se passe quand la ligne de quantification est au max ou au min ?
Max : la majeure partie de l'image est blanche
Min : la majeure partie de l'image est noire
17
Qu'est-ce que permet la quantification ?
Elle permet de faire des fenêtres différentes
17
Qu'est-ce que la range ?
Couverture de couleur de gris (en gros l'histogramme ?)
17
Qu'est-ce qui se passe quand on change le nombre de bin d'une image ?
Quand on augmente le nombre, on obtient plus de nuances de gris
Quand on diminue on se retrouve avec une image en noir et blanc à force
17
L’histogramme donne des informations sur l’agencement de l’information dans l’image ?
Non elle n'en donne aucune.
Car l'histogramme sera le même si on retourne l'image ou qu'on met les pixels dans le désordre
18
Est-ce que l'histogramme est un critère de qualité ?
Oui
19
Est-ce qu'on doit trouver un compromis entre efficacité et quantité dans la quantification ?
Oui
19
Est-ce qu'en cas de sur ou de sous-exposition l'histogramme change ? Si oui comment ?
Oui il change
- En cas de sur-expo (image en plein soleil), l'histogramme se déplace vers la droite (trou dans l'emplacement des pixels foncés)
- En cas de sous-expo (image dans une pièce sombre), l'histogramme se déplace vers la gauche (trou dans l'emplacement des pixels clairs)
20
L'axe des ordonnées des histogrammes est sur quelle type d'échelle ?
Sur une échelle logarithmique
21
Que fait-on dans la segmentation sur la valeur maximale ?
On teste plusieurs seuils (%) pour voir lequel est le mieux pour délimiter la zone d'intérêt
21
Que donne l'histogramme d'une image en couleur ?
On voit 3 histogrammes superposés avec l'échelle du canal bleu qui est différente du rouge/vert
21
A quoi correspondent les pourcentages sur la segmentation sur la valeur maximale ?
C'est le % de la valeur max locale
22
Quelles sont les différentes fausses couleurs sur une échelle de gris ?
- Viridis
- Jet
- Binary
- Gray
22
Que permet le choix de bin ?
De modifier la largueur de l'histogramme
23
C'est quoi un histogramme semi-logarithmique ?
On a zoomé l'histogramme
On retrouve donc entre 0 et 50, les bruits de fond
Et > à 100 les choses représentées
24
On retrouve combien de seuils absolus dans le DMSA ? Lesquels ?
6
- 20
- 30
- 40
- 50
- 60
- 80
25
Différence entre les seuils absolus et relatifs ?
Absolus = nombre entier
Relatifs = nombre décimal (c'est mieux souvent)
25
Que permet la méthode d'Otsu ?
De trouver un seuil optimal sur une image
25
Que permet le rééchantillonnage ?
C'est pour faire un voxel isotrope (cubique) avec des interpolations
26
Quelles sont les méthodes d'interpolations en 1D ?
- Interpolation au plus proche voisin
- Interpolation linéaire
- Interpolation cubique
Dans les 2 dernières, valeurs (non-mesurée) calculées
26
Quand on quantifie et échantillonne une image en 1D, on retrouve quoi ?
Un minimum quantifiable
Une période d'échantillonage
27
Quelles sont les méthodes d'interpolations en 2D ?
- Interpolation au plus proche voisin
- Interpolation bilinéaire
- Interpolation bicubique
28
Peut-on rajouter des fausses couleurs à des interpolations ?
Oui cela permet de mieux voir
28
Que permet des interpolations ?
De mettre des valeurs intermédiaires
29
L'échantillonage se fait comment en 1D ?
En temps ou en espace
30
L'interpolation modifie l'histogramme ?
Oui
30
Que se passe-t-il si on divise l'échantillonnage ?
On perd de l'info et l'image devient plus flou
Il faut donc expérimenter pour éviter de perdre de l'info utile mais en enlevant les inutiles
30
La quantification en 2D permet quoi ?
Elle permet de donner le nombre de niveaux de gris affichés
Quand 2 valeurs = binarisation de l'image (noir et blanc)
30
La quantification fait quoi principalement ?
Elle discrétise le signal
30
Que se passe t'il si on augmente l'écart-type d'un bruit en 1D ? Et la moyenne ?
Quand on augmente l'écart-type, le signal a de plus en plus de perturbations
Quand on augmente la moyenne, on surélève de plus en plus le signal
30
On retrouve quels types de bruits en 2D ?
Du bruit gaussien (d'autres existent (rose, blanc....)
30
Le signal est ? Le bruit est ?
Le signal est l'info
Le bruit est une perturbation (altère qualité de l'info)
30
La discrétisation est caractérisée par quoi ?
- Par l'étendue
- Par le nombre d'intervalles
- Par la taille de chaque intervalle
30
Que se passe-t-il quand on augmente la moyenne ou l'écart-type d'un bruit en 2D ?
Quand on augmente l'écart-type, le brouillage de l'image augmente
Quand on augmente la moyenne, l'intensité de l'image augmente
31
Généralement dans la discrétisation ?
- L’étendue est conservé des données d’origine
- Fixer le nombre d’intervalle, d’autant que la modalité utilise des valeurs d’intensité relatives (p. ex IRM)
- Fixer la taille des intervalles (p. ex pour les images TEP)
31
Quelle est le principe de l'extraction des images ?
Cette étape consiste à calculer les paramètres issus des niveaux de gris segmentés au niveau des ROI/VOI
31
Quelles sont les paramètres de l'extraction ?
Basé sur l'intensité des niveaux de gris (histogramme, forme)
Basé sur la distribution spatiale des intensités
31
Qu'est-ce qui se passe si les intervalles sont trop larges ou trop fins ?
Si trop larges (donc peu nombreux) : des textures peuvent être perdues
Si trop fins (donc trop nombreux) : les textures peuvent être mélanger au bruit
31
Quelles sont les statistiques du 1er ordre ? D'où viennent-ils ?
Ils sont issus de l'histogramme des valeurs
On a le minimum, maximum, moyenne
On a le pic local
L'écart-type
La forme
31
Est-il possible d'appliquer des filtres durant l'extraction ?
Oui
32
D'où viennent les matrices de texture ?
Des matrices en niveau de gris
32
Plus l'écart-type est moindre, moins ?
Moins il y a de bruit
32
Qu'est-ce que la forme ?
Il s’agit d’un descriptif qui permet de mesurer la forme de la structure segmentée.
33
L'irrégularité des contours peut traduire quoi ?
Une extension anarchique d’un processus tumoral au sein des tissus normaux
MAIS PAS TOUJOURS
33
Existe-t-il de nombreux paramètres de formes ?
Oui
34
Combien existe-t-il de paramètres de statistiques du 1er ordre ?
19
35
Que permet les descripteurs de matrice ?
Ils sont très nombreux et permettent d’extraire les textures de la matrice dépendant des niveaux de gris,
Ou bien de la matrice de co-occurence qui
permet de caractériser la périodicité et la directivité des textures.
36
Pourquoi fait-on de la réduction de données ?
Trop de paramètres risquent d’amener au phénomène de surapprentissage.
Il peut donc être nécessaire de réduire la dimension des données : exclure les
données redondantes, non reproductibles, sans intérêt.
37
Comment sélectionne-t-on les variables pertinentes ?
La plupart des algorithmes reposent sur des algorithmes de machine learning.
La vérification de corrélation entre les nombreuses variables : utilisation de clusters de corrélations.
37
Les paramètres restant, non corrélés, significatifs, des textures, sont utilisés pour ?
L'entraînement d'une partie des données
38
La radiomique a montré un potentiel pour ?
Le diagnostic, le pronostic et la prédiction de la réponse thérapeutique.
38
Quelles sont les limitations de la radiomique ?
- Les études doivent porter sur une question clinique
- Le manque de standardisation
- Les études actuelles sont rétrospectives pour la plupart
- Une texture donnée pour une pathologie n’est pas forcément utilisable pour une autre pathologie
38
Quelles sont les facteurs influençant les modalités TDM et TEP-TDM ?
- La taille des voxels
- La reconstruction de la TDM
- Le filtre lisseur utilisé en TEP
39
La radiomique en IRM est possible ?
Pas trop car le voxel est anisotrope
40
Les données en radiomique peuvent servir à quoi ?
Alimenter des réseaux neuronaux d’intelligence artificielle
41
La radiomique peut être qualifiée de biomarqueur au même plan qu’un
dosage sanguin ?
Oui
42
Le manque de standardisation cause quoi ?
La radiomique ne peut pas être utilisée en routine à l'heure actuelle
