Caractérisation Ultrasonore des Stades de la Fibrose Hépatique: Approche multiparamétrique
No Thumbnail Available
Date
2018
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
L’objectif de ce travail est d’étudier la possibilité de discriminer les premiers stades de la fibrose
hépatique (F0, F1). Dans cette étude, nous avons exploré une approche pour classifier les premiers
stades de la fibrose sur la base d’une caractérisation multiparamétrique. Cette caractérisation
utilise des signaux ultrasonores rétrodiffusés qui ont été appliqués sur des échantillons de foie
humain, in vitro. Afin de tester le potentiel de la discrimination entre les stades de la fibrose
hépatique : F0 (normal), F1, F3, selon le score de METAVIR, nous avons combiné en deux et trois
les paramètres ultrasonores suivants : coefficient de rétrodiffusion (Bc), vitesse ultrasonore (SoS),
coefficient d’atténuation (Ac), espacement moyen du diffuseur (MSS) et la pente spectrale (SS).
En premier lieu, nous avons utilisé le test de Kolmogorov-Smirnov pour vérifier la capacité
de chaque paramètre dans la discrimination entre deux stades de la fibrose. Les résultats montrent
que le coefficient de rétrodiffusion (Bc) est le seul paramètre capable de discriminer entre les stades
avec un niveau de signification p < 0.025. Cela ne signifie pas que toutes les observations sont bien
classées. Pour cela, nous avons étudié la classification de tous les paramètres individuellement en
fonction de stades de la fibrose (F0, F1 et F3) par l’analyse discriminante. L’analyse discriminante
d’un seul paramètre a montré que le paramètre le plus pertinent est le Bc, suivi de SoS, SS, MSS
et enfin Ac. Pour cette raison, nous avons combiné chaque paramètre (SoS, Ac, MSS, SS) avec le
coefficient de rétrodiffusion (Bc). L’analyse discriminante de la combinaison de deux paramètres a
montré que les combinaisons (Bc, SoS) et (Bc, Ac) ont une meilleure classification (93%) avec un
niveau de signification élevé (p < 0,00001). Ces combinaisons sont capables de caractériser respec tivement (F0, F3) et (F1, F3). Néanmoins, ces résultats n’apparaissent pas vraiment satisfaisant
pour une bonne discrimination des premiers stades de la fibrose. Alors, nous nous sommes proposé
d’ajouter un troisième paramètre à la combinaison. Les résultats obtenus par la combinaison (Bc,
SoS, Ac) ont montrés une classification de 100% correcte avec un haut niveau de p < 0,00001.
Tous les résultats obtenus lors de cette étude montrent que nous avons pu discriminer
entre les premiers stades (F0 et F1) par l’approche multiparamétrique. Cette approche présente
un grand potentiel pour différencier les stades de la fibrose et pourrait ainsi jouer un rôle important
dans le diagnostic et le suivi de la fibrose hépatique