Le cancer de la prostate est la forme de cancer la plus fréquente chez les hommes au Canada.

Ce projet de recherche vise à poser un pronostic pour un patient atteint du cancer de la prostate ainsi que prédire la pathologie finale, par la prédiction de la présence des métastases ganglionnaires, à partir d’un FDG TEP-CT. Les caractéristiques radiomiques sont définies comme le processus d'extraction quantitative de données exploitables de haute dimension à partir d'images médicales. Il s'agit de biomarqueurs difficilement visibles à l’œil nu tels que la texture et l’intensité. La banque de données est composée de 250 patients atteints du cancer de la prostate. Après filtration, un sous-ensemble de 331 caractéristiques radiomiques a été sélectionné. La précision du modèle est de 74,5%. Cela correspond à une augmentation de la précision de 6% par rapport à un modèle entraîné sur toutes les caractéristiques extraites.

À terme, l'algorithme permettra de mieux prédire le risque de récidive du cancer de la prostate et contribuera à améliorer les méthodes et le choix du traitement.