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Un programme évalue automatiquement les changements longitudinaux importants entre images

Une équipe américaine de chercheurs en intelligence artificielle en radiologie a développé un programme d’analyse des changements longitudinaux entre images. Baptisé LILAC, cet outil en libre accès a fait l’objet d’une première publication dans PNAS, qui a testé ses performances en IRM cérébrale.

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Le 19/05/25 à 7:00, mise à jour le 19/05/25 à 9:59 Lecture 3 min.

LILAC s’est illustré dans la prédiction de l’évolution du score de démence CDR-SB des patients au fil du temps en fonction de leurs images cérébrales. Les cartes de saillance associées suggèrent que le modèle utilise des régions différentes du cerveau pour prédire ce score, suivant qu’il est entraîné à prendre en compte (en bas) ou non (en haut) le sexe et la différence d’âge des patients. © Kim et al, 2025 | PNAS | CC BY 4.0

L’analyse longitudinale des images est particulièrement pertinente dans les dépistages, qu’ils soient réalisés par IRM, scanner ou mammographie. Aujourd’hui, les images doivent faire l’objet de prétraitements fastidieux avant d’être analysées, pour en extraire les changements cliniquement pertinents au fil du temps. Afin de se débarrasser de cette étape de prétraitement des images, des chercheurs de l’école de médecine new-yorkaise Weill Cornell Medicine (États-Unis) ont développé un nouvel outil baptisé LILAC. Il a fait l’objet le 20 février 2025 d’une publication dans la revue PNAS [1].

Comparaison par paires

LILAC est un acronyme de l’anglais learning-based inference of longitudinal image changes, signifiant « inférence basée sur l’apprentissage automatique de changements d’images longitudinaux ». « Notre méthode effectue une comparaison par paires d’images longitudinales afin d’établir une prédiction de la différence temporelle », expliquent les auteurs dans l’abstract de la publicat

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Kim H, Karaman BK, Zhao Q, et al (2025) Learning-based inference of longitudinal image changes : Applications in embryo development, wound healing, and aging brain. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122 (8). https://doi.org/10.1073/pnas.2411492122.

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

IRM cérébrale apprentissage machine innovation intelligence artificielle recherche

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