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9 results on '"Riffaud, Laurent"'

2. Analyse rétrospective de 24 glioblastomes récidivant après radiochimiothérapie concomitante et traités par nitrosourées ou par l'association irinotécan et bévacizumab. [Retrospective analysis of 24 recurrent glioblastoma after chemoradiation and treated with nitrosoureas or irinotecan and bevacizumab]

Author

Vauleon, Elodie, Mesbah, Habiba, Gedouin, Daniel, Lecouillard, Isabelle, Louvel, Guillaume, Hamlat, Abderrahmane, Riffaud, Laurent, Carsin, Béatrice, Quillien, Véronique, Audrain, Odile, Lesimple, Thierry, Institut de Génétique et Développement de Rennes (IGDR), Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département d'oncologie médicale [Rennes], CRLCC Eugène Marquis (CRLCC), Département d'informatique médicale, Service de radiothérapie, Service de neurochirurgie [Rennes] = Neurosurgery [Rennes], CHU Pontchaillou [Rennes], Service de radiologie et imagerie médicale [Rennes] = Radiology [Rennes], Service de Biologie, De Villemeur, Hervé, Université de Rennes 1 (UR1), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
MESH: Radiation-Sensitizing Agents, recurrence, MESH: Carmustine, [SDV.CAN]Life Sciences [q-bio]/Cancer, bevacizumab, MESH: Lomustine, MESH: Dacarbazine, [SDV.CAN] Life Sciences [q-bio]/Cancer, MESH: Nitrosourea Compounds, neoplasms, MESH: Cohort Studies, irinotecan, MESH: Angiogenesis Inhibitors, MESH: Chemoradiotherapy, MESH: Aged, MESH: Humans, MESH: Middle Aged, MESH: Glioblastoma, glioblastoma, MESH: Adult, MESH: Retrospective Studies, eye diseases, MESH: Drug Therapy, Combination, MESH: Antineoplastic Combined Chemotherapy Protocols, MESH: Antibodies, Monoclonal, Humanized, MESH: Chemotherapy, Adjuvant, MESH: Brain Neoplasms, MESH: Camptothecin, sense organs, MESH: Neoplasm Recurrence, Local
Abstract

International audience; Despite progress in the initial management of glioblastoma (GB), the vast majority of patients will experience recurrence within 2-3 years. The medical treatment of these recurrences is being modified by the use of antiangiogenic therapies. Twenty-four patients, who relapsed from GB after chemoradiation followed by adjuvant temozolomide in Rennes, were treated by conventional chemotherapy (nitrosourea) or by the combination of irinotecan and bevacizumab. In this retrospective analysis, overall survival from diagnosis of recurrence was significantly longer in patients treated with the combination of bevacizumab and irinotecan than with nitrosourea (5 months versus 11.5 months). The combination of irinotecan and bevacizumab appeared to provide clinical benefit to patients with recurrent GB.

Published
2012

3. Analyse de vidéos de microscopes chirurgicaux pour la reconnaissance automatique d'étapes en combinant SVM et HMM

Author

Lalys, Florent, Riffaud, Laurent, Morandi, Xavier, Jannin, Pierre, Vision, Action et Gestion d'informations en Santé (VisAGeS), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Service de neurochirurgie [Rennes] = Neurosurgery [Rennes], CHU Pontchaillou [Rennes], INRIA Grenoble Rhône-Alpes, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Sturm, Peter

Subjects
[INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]
Abstract

In image-guided surgery, the automatic extraction of information from the Operating Room (OR) has recently gained much interest. In particular, the automatic recognition of surgical phases, or more generally surgical events, allows bringing an additional help to surgeons, for intra or post-operative use. Clinical applications include the creation of post-operative reports, teaching, learning, surgical assessment, optimisation of OR management and of surgeries. In this article, we present a novel approach that focused on the automatic recognition of phases by microscope image analysis, which has never been done before. We used a hybrid method that combines supervised classification to extract binary visual cues and a discrete Hidden Markov Model to take into account the temporal aspect. Our framework was tested on two various datasets, including one specific type of neurosurgical intervention and one type of ophthalmological surgery. Cross-validation studies were carried out to find recognition rates of 90% for the first dataset and 93% for the second one. This will enable the system to be used in clinical applications such as post-operative surgical video indexation., Dans le vaste domaine de la chirurgie guidée par l'image, l'extraction automatique d'informations émanant d'une salle d'opération a récemment été source de nombreuses études. Plus particulièrement, la reconnaissance automatique des étapes, ou plus globalement des événements, d'une procédure chirurgicale pourrait permettre d'apporter une aide intra ou post-opératoire non-négligeable aux chirurgiens. Les applications visées par ces approches sont la création automatique de rapports post-opératoires, l'enseignement, l'évaluation, l'optimisation de la gestion des salles d'opérations ou l'aide au geste chirurgical. Dans cet article, nous proposons une approche qui tend vers la reconnaissance automatique des étapes d'une chirurgie via les vidéos issues des microscopes chirurgicaux, ce qui n'a encore jamais été expérimenté. Notre méthode est basée sur la combinaison d'une classification supervisée permettant d'extraire des attributs propres à chaque chirurgie, et d'une modélisation de séries temporelles par chaine de Markov cachée. Des validations croisées ont été menées sur deux types distincts de chirurgie : une chirurgie du cerveau et une chirurgie ophtalmologique. Des taux de reconnaissance respectifs de 90% et 93% ont ainsi été trouvés, ouvrant la possibilité à de nombreuses applications dans le domaine de la chirurgie guidée par l'image, comme l'indexation de vidéos chirurgicales.

Published
2011

4. Analyse de données pour la construction de modèles de procédures neurochirurgicales

Author

Trelhu, Brivael, Lalys, Florent, Riffaud, Laurent, Morandi, Xavier, Jannin, Pierre, Vision, Action et Gestion d'informations en Santé (VisAGeS), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Service de neurochirurgie [Rennes] = Neurosurgery [Rennes], CHU Pontchaillou [Rennes], Lalys, Florent, CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)

Subjects
[SDV.BIBS] Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [SDV.NEU]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC], [SDV.NEU] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC], [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Abstract

National audience; Dans cet article, nous appliquons une méthode d'analyse sur des descriptions de procédures de neurochirurgie dans le but d'en améliorer la compréhension. La base de données XML utilisée dans cette étude est constituée de la description de 157 chirurgies de tumeurs. Trois cent vingt deux variables ont été identifiées et décomposées en variables prédictives (connues avant l'opération) et variables à prédire (décrivant des gestes chirurgicaux). Une analyse factorielle des correspondances (AFC) a été réalisée sur les variables prédictives, ainsi qu'un arbre de décision basé sur un dendrogramme préalablement établi. Six classes principales de variables prédictives ont ainsi été identifiées. Puis, pour chacune de ces classes, une analyse AFC a été réalisée sur les variables à prédire, ainsi qu'un arbre de décision. Bien que le nombre de cas et le choix des variables constituent une limite à cette étude, nous avons réussi à prédire certaines caractéristiques liées aux procédures en partant de données prédictives.

Published
2009

6. Caudal spinal cord ischemia after lumbar vertebral manipulation

Author

Morandi, Xavier, Riffaud, Laurent, Houedakor, Jephte, Amlashi, Seyed F.A., Brassier, Gilles, and Gallien, Philippe

Subjects
*SPINAL cord diseases, *NEUROLOGICAL disorders, *PARAPLEGIA, *INFARCTION, *MANIPULATION therapy
Abstract

Neurological complications after lumbar spine manipulation are uncommon. The cause is usually a herniated disk or displaced bony structure. We report a case of paraplegia that developed a few hours after manipulation of the lumbar spine. Magnetic resonance imaging was consistent with ischemia of the caudal spinal cord. No disk fragment or bony structure impinging on the spinal cord was seen. Spinal cord ischemia may deserve to be added to the list of possible adverse events after lumbar spine manipulation. [Copyright &y& Elsevier]

Published
2004
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7. [Retrospective analysis of 24 recurrent glioblastoma after chemoradiation and treated with nitrosoureas or irinotecan and bevacizumab].

Author

Vauleon E, Mesbah H, Gedouin D, Lecouillard I, Louvel G, Hamlat A, Riffaud L, Carsin B, Quillien V, Audrain O, and Lesimple T

Subjects
Adult, Aged, Antibodies, Monoclonal, Humanized administration & dosage, Bevacizumab, Brain Neoplasms blood supply, Brain Neoplasms mortality, Brain Neoplasms therapy, Camptothecin administration & dosage, Camptothecin analogs & derivatives, Carmustine administration & dosage, Chemoradiotherapy methods, Chemotherapy, Adjuvant methods, Cohort Studies, Dacarbazine administration & dosage, Dacarbazine analogs & derivatives, Drug Therapy, Combination methods, Glioblastoma blood supply, Glioblastoma mortality, Glioblastoma therapy, Humans, Irinotecan, Lomustine administration & dosage, Middle Aged, Neoplasm Recurrence, Local blood supply, Neoplasm Recurrence, Local mortality, Retrospective Studies, Temozolomide, Angiogenesis Inhibitors therapeutic use, Antineoplastic Combined Chemotherapy Protocols therapeutic use, Brain Neoplasms drug therapy, Glioblastoma drug therapy, Neoplasm Recurrence, Local drug therapy, Nitrosourea Compounds therapeutic use, Radiation-Sensitizing Agents therapeutic use
Abstract

Despite progress in the initial management of glioblastoma (GB), the vast majority of patients will experience recurrence within 2-3 years. The medical treatment of these recurrences is being modified by the use of antiangiogenic therapies. Twenty-four patients, who relapsed from GB after chemoradiation followed by adjuvant temozolomide in Rennes, were treated by conventional chemotherapy (nitrosourea) or by the combination of irinotecan and bevacizumab. In this retrospective analysis, overall survival from diagnosis of recurrence was significantly longer in patients treated with the combination of bevacizumab and irinotecan than with nitrosourea (5 months versus 11.5 months). The combination of irinotecan and bevacizumab appeared to provide clinical benefit to patients with recurrent GB.

Published
2012
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8. [Surgery for intracranial meningiomas in patients older than 80 years].

Author

Riffaud L, Mazzon A, Haegelen C, Hamlat A, and Morandi X

Subjects
Aged, 80 and over, Brain Neoplasms surgery, Female, Follow-Up Studies, Humans, Male, Retrospective Studies, Treatment Outcome, Meningeal Neoplasms surgery, Meningioma surgery
Abstract

Objective: To evaluate surgery for intracranial meningiomas in very elderly patients., Method: We retrospectively reviewed the clinical, radiological and therapeutic data of patients older than 80 years who underwent surgery for symptomatic intracranial meningioma at our institution between May 1998 and February 2005. We estimated operative mortality and morbidity and patients' functional status at 3 months and one year after surgery as well as at their last clinical evaluation., Results: Eleven patients met these inclusion criteria: 5 men and 6 women, with a mean age of 83 years (range: 81-87 years). There was no perioperative mortality and one patient with perioperative morbidity (hemiplegia). Three months after surgery, the condition of 6 patients had improved, while it had not changed for 4 and had worsened for one. One year after surgery, 5 had improved, 5 were unchanged, and one patient had died. Of the 10 patients alive one year after surgery, 8 had Karnofsky scores> or =80 (self-sufficient). Three patients died more than one year after surgery of causes unrelated to their meningioma., Conclusion: Old age does not contraindicate surgery for intracranial meningiomas. Surgery should be proposed for patients older than 80 years with symptomatic intracranial meningioma.

Published
2007
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9. [Pleuro-pulmonary metastases of a cerebral glioblastoma].

Author

Adn M, Riffaud L, Amlashi SF, Saïkali S, Brassier G, and Morandi X

Subjects
Aged, Humans, Male, Brain Neoplasms pathology, Glioblastoma secondary, Lung Neoplasms secondary, Occipital Lobe, Pleural Neoplasms secondary
Published
2003

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