Skip to content

Computer-aided diagnosis for prostate cancer using multi-parametric MRI

November 28, 2016

Doctoral thesis “Computer-aided diagnosis for prostate cancer using multi-parametric MRI.”

 

By Guillaume Lemaître

 

Supervised by Robert Martí Marly , Jordi Freixenet Bosch , Fabrice Meriaudeau

 

Abstract

Prostate cancer (CaP) is the second most diagnosed cancer in men all over the world. CaP growth is characterized by two main types of evolution: (i) the slow-growing tumours progress slowly and usually remain confined to the prostate gland; (ii) the fast-growing tumours metastasize from prostate gland to other organs, which might lead to incurable diseases. Therefore, early diagnosis and risk assessment play major roles in patient treatment and follow-up. In the last decades, new imaging techniques based on Magnetic Resonance Imaging (MRI) have been developed improving diagnosis. In practise, diagnosis can be affected by multiple factors such as observer variability and visibility and complexity of the lesions. In this regard, computer-aided detection and computer-aided diagnosis systems are being designed to help radiologists in their clinical practice.

 

Our research extensively analyzes the current state-of-the-art in the development of computer-aided diagnosis and detection systems for prostate càncer detection. Currently, no computer-aided system using all available MRI modalities has been proposed and tested on a common dataset. Therefore, we propose a new computer-aided system taking advantage of all MRI modalities (i.e., T2-W-MRI, DCE-MRI, DW-MRI, MRSI). Particular attention is paid to the normalization of the MRI modalities prior to develop our computeraided system. This system has been extensively tested on a dataset which has been made publicly available.

 

Resum

El càncer de pròstata (CaP) és el segon càncer més diagnosticat en homes a tot el món. El creixement del CaP es caracteritza per dos tipus principals d’evolució: (i) els tumors de creixement lent que progressen lentament i en general romanen confinats en la glàndula de la pròstata; (ii) els tumors de creixement ràpid que desenvolupen metàstasi de la pròstata a altres òrgans, el que podria conduir a malalties incurables. Conseqüentment, el diagnòstic precoç i l’avaluació del risc exerceixen un paper important en el tractament del pacient i el seguiment. En les últimes dècades s’han desenvolupat noves tècniques d’imatge basades en imatge de ressonància magnètica (RM, o MRI de l’anglès) per millorar el diagnòstic. A la pràctica, el diagnòstic pot ser afectat per diversos factors com ara la variabilitat de l’observador i la visibilitat i la complexitat de les lesions. En aquest sentit, s’estan desenvolupant sistemes per a l’ajuda a la detecció i diagnòstic per ordinador per ajudar els radiòlegs en la seva pràctica clínica.

 

La nostra recerca analitza àmpliament l’estat de l’art en el desenvolupament de sistemes per a l’ajuda a la detecció i diagnòstic per ordinador per a la detecció del càncer de pròstata. En l’actualitat, no hi ha cap sistema d’ajuda al diagnòstic que utilitzi totes les modalitats de MRI disponibles i que hagi estat avaluat en un conjunt de dades comú. Per tant, proposem un nou

sistema d’ajuda al diagnòstic per ordinador aprofitant totes les modalitats de ressonància magnètica (és a dir T2-W-MRI, DCE-MRI, DW-MRI, MRSI).

Com a etapa prèvia al desenvolupament del sistema, es presta especial atenció a la normalització de les modalitats de ressonància magnètica. El sistema desenvolupat ha estat avaluat extensivament en un conjunt de dades que s’han posat a disposició pública.

 

 

 

 

 

 

Share it!

More News

November 16, 2018

DOCTORAL THESIS: Motion Annotation in complex video datasets

News, Scientific Results

June 23, 2015

International Experience: Juan David Hernández

News, Underwater Robotics, Underwater Vision

October 2, 2023

International Maritime Robotics Workshop Promotes Knowledge Exchange and Innovative Research

Events

December 7, 2023

VICOROB Institute’s Day

Community