Date : 2013
Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2013
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Réseaux neuronaux (informatique)
Mésothéliome -- Cytodiagnostic
Mésothélium -- États précancéreux
Résumé / Abstract : L’hyperplasie mésothéliale atypique (HMA) est une lésion de malignité incertaine. Elle est le plus souvent réactionnelle. Elle est cependant susceptible d’évoluer, parfois après plusieurs années, vers un mésothéliome malin (MM). Elle pourrait donc représenter une lésion pré-néoplasique ou le stade in situ du MM. Actuellement, aucune technique complémentaire n’est validée pour détecter les HMA qui évolueront vers un MM, même si l’étude de p16 par FISH ou certains marqueurs immunohistochimiques apparaissent prometteurs. Le but de notre projet a été d’évaluer l’intérêt de l’analyse d’image en utilisant un système de tri cellulaire par réseau neuronal pour détecter sur les cytologies d’épanchements pleuraux les cellules mésothéliales présentant des atypies cytonucléaires suspectes de malignité. Pour cela, nous avons construit une base d’apprentissage permettant au système de reconnaître les cellules susceptibles d’être observées sur ces cytologies. Puis nous avons testé la faisabilité de cette analyse en réalisant une étude rétrospective portant sur 18 cytologies d’HMA colorées au Papanicolaou, 18 cytologies bénignes et 18 cytologies de MME. Notre base a détecté des cellules anormales dans 80 % des MME et dans 62 % des HMA qui ont évolué vers un MM. Les caractéristiques morphométriques semblants discriminantes pour différencier les HMA avec évolution de celles sans évolution sont les critères de taille et de texture ainsi que la répartition spatiale de la chromatine. Ces résultats confirment l’intérêt de la morphométrie en analyse d’image et l’utilisation d’un système de tri cellulaire par réseau neuronal dans le domaine de la pathologie tumorale.