Performance de l’analyse de texture en tomodensitométrie pour prédire la présence de graisse adhérente péri-rénale (« graisse toxique »)

25 novembre 2019

Auteurs : A. Gasmi, Z. Khene, A. Largent, F. Commandeur, B. Peyronnet
Référence : Prog Urol, 2019, 13, 29, 647-648
Objectifs

L’analyse de texture peut être définie comme une analyse mathématique de la répartition spatiale et de l’agencement des pixels en fonction de leur niveau de gris. L’objectif de cette étude était d’évaluer la performance de l’analyse de texture pour prédire la présence de graisse adhérente péri-rénale (GAP).

Méthodes

C’est une étude rétrospective qui a analysé les données scannographies de patients opérés pour une tumeur rénale par néphrectomie partielle robot-assistée entre août 2015 et octobre 2016. Les patients étaient divisés en deux groupes en fonction de l’existence ou non en peropératoire de GAP. Après une délimitation manuelle de la GAP, nous avons extrait 15 paramètres de textures correspondant aux paramètres statistiques du premier ordre et aux paramètres d’Harralick. Les facteurs prédictifs de GAP ont été recherchés par une régression logistique univariée puis multivariée. La valeur prédictive globale du modèle sélectionné a été évaluée par l’aire sous la courbe ROC.

Résultats

Soixante-dix patients ont été analysés. Une GAP a été constatée chez 26 patients (37 %). En analyse multivariée, les paramètres de textures associés à la présence d’une graisse adhérente péri-rénale étaient : l’asymétrie (p =0,02), l’entropie (p =0,01) et la corrélation (p =0,04). La combinaison de ces descripteurs radiomiques a permis de générer un modèle prédictif de graisse adhérente péri-rénale conduisant à une aire sous la courbe ROC à 0,82 (IC95 % : 0,65–0,86).

Conclusion

Les données de cette étude préliminaire suggèrent que l’analyse de texture est un outil d’imagerie quantitative intéressant pour identifier la GAP.




 




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