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1. Influence of Magnetic Field Strength on Magnetic Resonance Imaging Radiomics Features in Brain Imaging, an In Vitro and In Vivo Study

Author

Samy Ammari, Stephanie Pitre-Champagnat, Laurent Dercle, Emilie Chouzenoux, Salma Moalla, Sylvain Reuze, Hugues Talbot, Tite Mokoyoko, Joya Hadchiti, Sebastien Diffetocq, Andreas Volk, Mickeal El Haik, Sara Lakiss, Corinne Balleyguier, Nathalie Lassau, Francois Bidault, LaBoratoire d'Imagerie biOmédicale MultimodAle Paris-Saclay (BIOMAPS), Service Hospitalier Frédéric Joliot (SHFJ), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Cancer Campus, Département d'imagerie médicale [Gustave Roussy], Institut Gustave Roussy (IGR), Imagerie par Résonance Magnétique Médicale et Multi-Modalités (IR4M), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Columbia University Medical Center (CUMC), Columbia University [New York], OPtimisation Imagerie et Santé (OPIS), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de vision numérique (CVN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay, Département de radiologie, Department of Radiotherapy, Imagerie multimodale en cancérologie. (IR4M/U8081 éq.3), Institut Gustave Roussy (IGR)-Imagerie par Résonance Magnétique Médicale et Multi-Modalités (IR4M), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Direction de la recherche [Gustave Roussy], Unité BioMaps (BIOMAPS), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hôpital Bicêtre-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hôpital Bicêtre-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hôpital Bicêtre-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Gustave Roussy (IGR)

Subjects
Cancer Research, magnetic fields, lcsh:RC254-282, Imaging phantom, 030218 nuclear medicine & medical imaging, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Radiomics, Neuroimaging, In vivo, tissue features, magnetic resonance imaging, Medicine, heterogeneous phantom, Original Research, Neuroradiology, Reproducibility, homogeneous phantom, medicine.diagnostic_test, business.industry, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, Magnetic resonance imaging, lcsh:Neoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogens, equipment and supplies, Clinical Practice, Oncology, 030220 oncology & carcinogenesis, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, texture, [SDV.MHEP]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology, Biomedical engineering
Abstract

BackgroundThe development and clinical adoption of quantitative imaging biomarkers (radiomics) has established the need for the identification of parameters altering radiomics reproducibility. The aim of this study was to assess the impact of magnetic field strength on magnetic resonance imaging (MRI) radiomics features in neuroradiology clinical practice.MethodsT1 3D SPGR sequence was acquired on two phantoms and 10 healthy volunteers with two clinical MR devices from the same manufacturer using two different magnetic fields (1.5 and 3T). Phantoms varied in terms of gadolinium concentrations and textural heterogeneity. 27 regions of interest were segmented (phantom: 21, volunteers: 6) using the LIFEX software. 34 features were analyzed.ResultsIn the phantom dataset, 10 (67%) out of 15 radiomics features were significantly different when measured at 1.5T or 3T (student’s t-test, p < 0.05). Gray levels resampling, and pixel size also influence part of texture features. These findings were validated in healthy volunteers.ConclusionsAccording to daily used protocols for clinical examinations, radiomic features extracted on 1.5T should not be used interchangeably with 3T when evaluating texture features. Such confounding factor should be adjusted when adapting the results of a study to a different platform, or when designing a multicentric trial.

Published
2021

2. Three artificial intelligence data challenges based on CT and MRI

Author

N. Abassebay, Guillaume Chassagnon, Jean-Philippe Lamarque, M. Cadi, Emilie Chouzenoux, Mickaël Ohana, Mathieu Lederlin, Axel Dallongeville, Lucie Cassagnes, Benoit Charmettant, Marc Zins, Laure Fournier, Loic Boussel, Y. Benaceur, François Cotton, Alexandre Sadate, Caroline Caramella, François Laurent, Imad Bousaid, A. Loubet, Pierre Yves Brillet, Olivier Lucidarme, Anne Cotten, Maud Creze, Jean-Paul Beregi, Olivier Ernst, Yann Diascorn, Alain Luciani, J.F. Meder, Frederic Pigneur, Antoine Khalil, Julien Behr, Nathan Banaste, Gilbert Ferreti, Nathalie Lassau, Michael Azoulay, Unité BioMaps (BIOMAPS), Service Hospitalier Frédéric Joliot (SHFJ), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Gustave Roussy (IGR), OPtimisation Imagerie et Santé (OPIS), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de vision numérique (CVN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay, Imagerie multimodale en cancérologie. (IR4M/U8081 éq.3), Institut Gustave Roussy (IGR)-Imagerie par Résonance Magnétique Médicale et Multi-Modalités (IR4M), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de recherche en neurosciences de Lyon - Lyon Neuroscience Research Center (CRNL), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département de Radiologie [Bichat] (DR- Bichat), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-AP-HP - Hôpital Bichat - Claude Bernard [Paris], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Laboratoire d'Imagerie Biomédicale (LIB), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CHU Henri Mondor, Centre Hospitalier Universitaire de Nîmes (CHU Nîmes), Département de Radiologie [CHU de Rennes], Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), CHU Bordeaux [Bordeaux], Hôpital Cochin [AP-HP], Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), Centre Hospitalier Universitaire [Grenoble] (CHU), Centre Hospitalier Universitaire de Nice (CHU Nice), Hôpital Avicenne [AP-HP], AP-HP Hôpital Bicêtre (Le Kremlin-Bicêtre), Institut Pascal (IP), SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre hospitalier Saint-Joseph [Paris], Centre Hospitalier [Douai, Nord], Nouvel Hôpital Civil de Strasbourg, Centre Léon Bérard [Lyon], Clinique Hartmann [Neuilly-sur-Seine], Centre Hospitalier Régional Universitaire de Besançon (CHRU Besançon), Imagerie et modélisation Vasculaires, Thoraciques et Cérébrales (MOTIVATE), Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé (CREATIS), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Hospices Civils de Lyon (HCL), Hôpital Européen Georges Pompidou [APHP] (HEGP), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO), Collège des Enseignants de Radiologie de France (CERF), Centre d'Investigation Clinique Henri Mondor (CIC Henri Mondor), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Henri Mondor-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Centre Hospitalier Sainte Anne [Paris], LaBoratoire d'Imagerie biOmédicale MultimodAle Paris-Saclay (BIOMAPS), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Chouzenoux, Emilie, Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Imagerie par Résonance Magnétique Médicale et Multi-Modalités (IR4M), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hôpital Bicêtre-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hôpital Bicêtre-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Gustave Roussy (IGR), Centre de recherche en neurosciences de Lyon (CRNL), AP-HP - Hôpital Bichat - Claude Bernard [Paris], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Laboratoire d'Imagerie Biomédicale [Paris] (LIB), CHU Henri Mondor [Créteil], Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [SDV.IB.IMA]Life Sciences [q-bio]/Bioengineering/Imaging, Subspecialty, Artificial intelligence (AI), Field (computer science), 030218 nuclear medicine & medical imaging, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 03 medical and health sciences, Upload, 0302 clinical medicine, Multidisciplinary approach, Artificial Intelligence, Radiologists, Machine learning, medicine, Humans, Radiology, Nuclear Medicine and imaging, Magnetic resonance imaging (MRI), Computed tomography (CT), Modalities, Expanded Disability Status Scale, Radiological and Ultrasound Technology, medicine.diagnostic_test, business.industry, Magnetic resonance imaging, Deep learning, General Medicine, Magnetic Resonance Imaging, 3. Good health, [SDV.IB.IMA] Life Sciences [q-bio]/Bioengineering/Imaging, 030220 oncology & carcinogenesis, General Data Protection Regulation, Artificial intelligence, business, Tomography, X-Ray Computed
Abstract

International audience; Purpose: The second edition of the artificial intelligence (AI) data challenge was organized by the French Society of Radiology with the aim to: (i), work on relevant public health issues; (ii), build large, mul-ticentre, high quality databases; and (iii), include three-dimensional (3D) information and prognostic questions. Materials and methods: Relevant clinical questions were proposed by French subspecialty colleges of radiology. Their feasibility was assessed by experts in the field of AI. A dedicated platform was set up for inclusion centers to safely upload their anonymized examinations in compliance with general data protection regulation. The quality of the database was checked by experts weekly with annotations performed by radiologists. Multidisciplinary teams competed between September 11 th and October 13 th 2019. Results: Three questions were selected using different imaging and evaluation modalities, including: pulmonary nodule detection and classification from 3D computed tomography (CT), prediction of expanded disability status scale in multiple sclerosis using 3D magnetic resonance imaging (MRI) and segmentation of muscular surface for sarcopenia estimation from two-dimensional CT. A total of 4347 examinations were gathered of which only 6% were excluded. Three independent databases from 24 individual centers were created. A total of 143 participants were split into 20 multidisciplinary teams. Conclusion: Three data challenges with over 1200 general data protection regulation compliant CT or MRI examinations each were organized. Future challenges should be made with more complex situations combining histopathological or genetic information to resemble real life situations faced by radiologists in routine practice.

Published
2020

3. Imaging-guided precision medicine in non-resectable gastro-entero-pancreatic neuroendocrine tumors: A step-by-step approach

Author

Lawrence H. Schwartz, Randy Yeh, Cecile N Chougnet, Fatima-Zohra Mokrane, Philippe Otal, Charline Zadro, Florent L. Besson, Romain-David Seban, Laura Rozenblum, Laurent Dercle, P Revel-Mouroz, Lawrence Dierickx, Mathieu Sinigaglia, Binsheng Zhao, Ephraim Partouche, Service de médecine nucléaire [CHU Pitié-Salpétrière], CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Sorbonne Université - Faculté de Médecine (SU FM), Sorbonne Université (SU), CHU Toulouse [Toulouse], Columbia University [New York], Memorial Sloane Kettering Cancer Center [New York], Institut Claudius Regaud, Institut Universitaire du Cancer de Toulouse - Oncopole (IUCT Oncopole - UMR 1037), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-CHU Toulouse [Toulouse]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Imagerie multimodale en cancérologie. (IR4M/U8081 éq.3), Imagerie par Résonance Magnétique Médicale et Multi-Modalités (IR4M), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hôpital Bicêtre-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hôpital Bicêtre-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Gustave Roussy (IGR), Institut Curie [Paris], CRLCC René Huguenin, Hopital Saint-Louis [AP-HP] (AP-HP), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), New York Presbyterian Hospital, Institut Gustave Roussy (IGR), Immunologie intégrative des tumeurs et immunothérapie des cancers (INTIM), Institut Gustave Roussy (IGR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris-Saclay, Service de Médecine nucléaire [CHU Pitié-Salpétrière], Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Institut Gustave Roussy (IGR)-Imagerie par Résonance Magnétique Médicale et Multi-Modalités (IR4M), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and CCSD, Accord Elsevier

Subjects
Male, medicine.medical_specialty, [SDV]Life Sciences [q-bio], PET-CT, Gastro entero pancreatic, Disease, Neuroendocrine tumors, 030218 nuclear medicine & medical imaging, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Stomach Neoplasms, Intestinal Neoplasms, Medical imaging, Medicine, Humans, Radiology, Nuclear Medicine and imaging, Stage (cooking), Precision Medicine, Somatostatin receptors, Unresectability, Tumor differentiation, business.industry, General Medicine, Cytoreduction Surgical Procedures, Middle Aged, medicine.disease, Precision medicine, Theranostics, Prognosis, 3. Good health, [SDV] Life Sciences [q-bio], Pancreatic Neoplasms, Neuroendocrine Tumors, 030220 oncology & carcinogenesis, Radiology, business
Abstract

International audience; The majority of gastroenteropancreatic (GEP) neuroendocrine tumors (NETs) are diagnosed at a non-resectable stage due to non-specific clinical syndromes, late manifestations from mass effects, or incidental detection of a clinically silent disease. Management strategies include curative or cytoreduction surgery, imaging-guided intervention, chemotherapy, immunotherapy, and radionuclide therapies. In this step-by-step review, we provide a structured approach for standardized reading and reporting of medical imaging studies covering content and terminology. This review explains which imaging studies should be used for different NETs and what should be reported when interpreting these studies. This standardized data collection guide should enable precision medicine for the management of patients with GEP-NETs of neuroectodermal origin: gastrointestinal-NETs (giNETs) and pancreatic NETs (pNETs). To improve outcomes from GEP-NETs, it contains a comprehensive evaluation of imaging aids for determining surgical non-resectability, and serves as a surrogate measure for tumor differentiation and proliferation, assessing the spatial and temporal heterogeneity of the tumor sites with prognostic and therapeutic implications.

Published
2019

4. Five simultaneous artificial intelligence data challenges on ultrasound, CT, and MRI

Author

B. Bresson, N. Poussange, M. Majer, Marc Zins, D. Guenoun, Olivier Hauger, S. Si-Mohamed, D. Istrati, Théo Estienne, M. Azoulay, S. Molière, Nathalie Lassau, E. Jehanno, C. Balleyguier, Caroline Caramella, A. Bergère, M. Boisserie, J. Behr, F. Dubrulle, J.-F. Meder, François Cornelis, E. Poncelet, A. Paisant, Raphaëlle Renard-Penna, N. Peyron Faure, H. Cauliez, Caroline Malhaire, T. Caramella, A. Perrey, P. de Vomecourt, François Bidault, C. Bordonne, S. Montagne, Alain Luciani, S. Caius Giurca, G. Garcia, M. Faivre-Pierre, Nicolas Amoretti, F. Desmots, Anne Cotten, M. Abitbol, V. Herreros, Aurélie Jalaguier-Coudray, Olivier Rouvière, J.-F. Budzik, J. Cagnol, Laure Fournier, Valérie Juhan, M. Faruch, C. Cyteval, T. Jacques, J. Bocquet, R. Lotte, T. Willaume, J.-L. Drape, S. Brunelle, A. Blum, M. Garetier, L. Di Marco, F. Pigneur, Institut Gustave Roussy (IGR), Imagerie multimodale en cancérologie. (IR4M/U8081 éq.3), Institut Gustave Roussy (IGR)-Imagerie par Résonance Magnétique Médicale et Multi-Modalités (IR4M), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Direction de la recherche [Gustave Roussy], Radiothérapie Moléculaire et Innovation Thérapeutique (RaMo-IT), Institut Gustave Roussy (IGR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris-Saclay, Direction de la Transformation Numérique et des Systèmes d’Information, Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes (MICS), CentraleSupélec-Université Paris-Saclay, Comité de Cancérologie (CCAFU), Association Française d'Urologie, Département de radiothérapie [Gustave Roussy], Service de Radiologie et Imagerie Musculosquelettique, Centre de Consultations et d’Imagerie de l’Appareil Locomoteur, Service de Radiologie (LILLE - Radio), Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), Service de radiologie [CHRU Besancon], Centre Hospitalier Régional Universitaire de Besançon (CHRU Besançon), Clinique du sport de Bordeaux-Mérignac, Clinique Saint-Jean - Toulon, Polytech'Paris - Sorbonne Université, Sorbonne Université (SU), Catholic University of Leuven - Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven), Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC), Centre Hospitalier Universitaire de Nice (CHU Nice), inconnu temporaire UPEMLV, Inconnu, Service de radiologie et imagerie médicale [Rennes] = Radiology [Rennes], CHU Pontchaillou [Rennes], Application des ultrasons à la thérapie (LabTAU), Centre Léon Bérard [Lyon]-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Centre Hospitalier Universitaire de Nîmes (CHU Nîmes), Centre Hospitalier Lyon Sud [CHU - HCL] (CHLS), Hospices Civils de Lyon (HCL), Centre de résonance magnétique des systèmes biologiques (CRMSB), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Hôpital d'Instruction des Armées Clermont Tonnerre, Service de Santé des Armées, Hôpital Henri Mondor, Centre Hospitalier Régional Universitaire [Montpellier] (CHRU Montpellier), Department of Radiology, Hôpital Européen Georges Pompidou [APHP] (HEGP), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO), Université de Lyon, Hôpital Cochin [AP-HP], Service Imagerie de la femme, CH de Valenciennes, Hôpital Hôtel-Dieu [Paris], Centre Hospitalier de Lens, Université catholique de Lille (UCL), Institut Bergonié [Bordeaux], UNICANCER, Hôpital de Hautepierre [Strasbourg], Clinique du Val d'Ouest, Centre d’ Imagerie du Chinonais, Hôpital Européen [Fondation Ambroise Paré - Marseille], Institut du Sein, Service de Génétique Médicale [CHU Clermont-Ferrand], CHU Estaing [Clermont-Ferrand], CHU Clermont-Ferrand-CHU Clermont-Ferrand, Service de Pathologie Infectieuse et Tropicale [HIA Laveran, Marseille], Hôpital d'instruction des armées Laveran, Clinique du Pont Saint-Vaast, Douai, Centre d'Etudes et de Recherche Thérapeutique en Ophtalmologie (CERTO), Association RETINA France, Partenaires INRAE-Partenaires INRAE, Centre méditerranéen de médecine moléculaire (C3M), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Côte d'Azur (UCA), Département de Radiologie, Armentières (59), Hôpital Sainte-Marguerite [CHU - APHM] (Hôpitaux Sud ), Institut des Sciences du Mouvement Etienne Jules Marey (ISM), Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sciences pour l'environnement (SPE), Université Pascal Paoli (UPP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre hospitalier Saint-Joseph [Paris], Service de neuroradiologie [Paris], Hôpital Sainte-Anne, Marrow Adiposity & Bone Lab - Adiposité Médullaire et Os - ULR 4490 (MABLab (ex-pmoi)), Université du Littoral Côte d'Opale (ULCO)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), Service de Radiologie Viscèrale, CHRU de Jean-Minjoz, CHU Toulouse [Toulouse], Service de radiologie et imagerie médicale [Rennes], Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Hôpital Pontchaillou-CHU Pontchaillou [Rennes], Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre Léon Bérard [Lyon]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Résonance magnétique des systèmes biologiques (RMSB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CHU Clermont-Ferrand, Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Côte d'Azur (UCA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pascal Paoli (UPP), Groupe hospitalier Paris Saint-Joseph - Hôpital, Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), CCSD, Accord Elsevier, Imagerie par Résonance Magnétique Médicale et Multi-Modalités (IR4M), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hôpital Bicêtre-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hôpital Bicêtre-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Gustave Roussy (IGR), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)

Subjects
Kidney Cortex, [SPI] Engineering Sciences [physics], Interprofessional Relations, education, Meniscal tears, Datasets as Topic, Computed tomography, Breast Neoplasms, Artificial intelligence (AI), 030218 nuclear medicine & medical imaging, 03 medical and health sciences, [SPI]Engineering Sciences [physics], 0302 clinical medicine, Multidisciplinary approach, Artificial Intelligence, Ultrasound, Medicine, Data Protection Act 1998, Humans, Radiology, Nuclear Medicine and imaging, Neoplasm Invasiveness, Thyroid Neoplasms, Magnetic resonance imaging (MRI), Computer Security, Ultrasonography, Modalities, Radiological and Ultrasound Technology, medicine.diagnostic_test, business.industry, Communication, Liver Neoplasms, Computed Tomography (CT), Deep learning, General Medicine, Magnetic Resonance Imaging, Tibial Meniscus Injuries, 030220 oncology & carcinogenesis, General Data Protection Regulation, Thyroid Cartilage, Artificial intelligence, business, Tomography, X-Ray Computed
Abstract

Summary Purpose The goal of this data challenge was to create a structured dynamic with the following objectives: (1) teach radiologists the new rules of General Data Protection Regulation (GDPR), while building a large multicentric prospective database of ultrasound, computed tomography (CT) and MRI patient images; (2) build a network including radiologists, researchers, start-ups, large companies, and students from engineering schools, and; (3) provide all French stakeholders working together during 5 data challenges with a secured framework, offering a realistic picture of the benefits and concerns in October 2018. Materials and methods Relevant clinical questions were chosen by the Societe Francaise de Radiologie. The challenge was designed to respect all French ethical and data protection constraints. Multidisciplinary teams with at least one radiologist, one engineering student, and a company and/or research lab were gathered using different networks, and clinical databases were created accordingly. Results Five challenges were launched: detection of meniscal tears on MRI, segmentation of renal cortex on CT, detection and characterization of liver lesions on ultrasound, detection of breast lesions on MRI, and characterization of thyroid cartilage lesions on CT. A total of 5,170 images within 4 months were provided for the challenge by 46 radiology services. Twenty-six multidisciplinary teams with 181 contestants worked for one month on the challenges. Three challenges, meniscal tears, renal cortex, and liver lesions, resulted in an accuracy > 90%. The fourth challenge (breast) reached 82% and the lastone (thyroid) 70%. Conclusion Theses five challenges were able to gather a large community of radiologists, engineers, researchers, and companies in a very short period of time. The accurate results of three of the five modalities suggest that artificial intelligence is a promising tool in these radiology modalities.

Published
2019

5. apTreeshape: statistical analysis of phylogenetic tree shape

Author

Olivier François, Michael G. B. Blum, Nicolas Bortolussi, Eric Durand, TIMB, Institut de Chimie de la Matière Condensée de Bordeaux (ICMCB), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Polytechnique de Bordeaux-Université de Bordeaux (UB)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Polytechnique de Bordeaux-Université de Bordeaux (UB)-Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications, Grenoble - UMR 5525 (TIMC-IMAG), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Unite de recherche en résonance magnétique médicale (U2R2M), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Bicêtre-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications, Grenoble - UMR 5525 (TIMC-IMAG), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Ecologie Systématique et Evolution (ESE), Ecole Nationale du Génie Rural, des Eaux et des Forêts (ENGREF)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale du Génie Rural, des Eaux et des Forêts (ENGREF)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems [?-2006] (MISTIS [?-2006]), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications, Grenoble - UMR 5525 (TIMC-IMAG), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Unite de recherche en résonance magnétique médicale (U2R2M), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecologie Systématique et Evolution (ESE), and Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
0106 biological sciences, Statistics and Probability, Computer science, MESH: Pedigree, MESH: Genetics, Population, MESH: Algorithms, computer.software_genre, Network topology, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Biochemistry, 03 medical and health sciences, MESH: Software, MESH: Computer Simulation, Phylogenetics, Computational phylogenetics, Statistics, MESH: Evolution, Databases, Genetic, Quantitative Biology::Populations and Evolution, Statistical analysis, Computer Simulation, MESH: Models, Genetic, MESH: Phylogeny, Molecular Biology, MESH: Databases, Genetic, Phylogeny, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, [SDV.GEN.GPO]Life Sciences [q-bio]/Genetics/Populations and Evolution [q-bio.PE], Models, Statistical, Phylogenetic tree, Models, Genetic, Biological Evolution, Computer Science Applications, Pedigree, Computational Mathematics, Genetics, Population, Computational Theory and Mathematics, Tree rearrangement, Data Interpretation, Statistical, MESH: Programming Languages, Programming Languages, Data mining, computer, MESH: Data Interpretation, Statistical, MESH: Models, Statistical, Algorithms, Software
Abstract

Summary: apTreeshape is a R package dedicated to simulation and analysis of phylogenetic tree topologies using statistical imbalance measures. It is a companion library of the R package ‘ape’, which provides additional functions for reading, plotting, manipulating phylogenetic trees and for connecting to public phylogenetic tree databases. One strength of the package is to include appropriate corrections of classical shape statistics as well as new tests based on the statistical theory of likelihood ratios. Availability: Contact: Olivier.Francois@imag.fr

Published
2005

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