Prédire la réponse au traitement aux thérapies guidées par l’Image à l’aide de Machine Learning : un exemple pour le Trans-artériel traitement du carcinome hépatocellulaire

Intra-artérielle thérapies sont la norme de soins pour les patients atteints de carcinome hépatocellulaire qui ne peuvent pas subir une résection chirurgicale. On propose une méthode pour prédire la réponse à ces thérapies. La technique utilise des informations démographiques, cliniques et d’imagerie préalable procédurales pour former les modèles à apprentissage machine capables de prédire la réponse avant le traitement.