Intelligence artificielle

L’apprentissage profond scrute les lésions cérébrales au scanner

Grâce au deep learning, une équipe indienne a mis au point des algorithmes capables de détecter « avec précision » les signes d’un traumatisme crânien sur des images de scanner non injecté. Ils pourraient aider à détecter les patients nécessitant une attention urgente.

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Le 25/10/18 à 15:00, mise à jour hier à 15:20 Lecture 2 min.

Les auteurs de l'étude ont collecté les données de 313 318 scanners cérébraux (photo d'illustration).. Par Lipothymia — Anonymised CT scan from my own practice, CC BY-SA 3.0, Lien

Des scientifiques indiens ont développé et testé des algorithmes capables de détecter des signes de traumatisme crânien sur des images de scanner non injecté. Les signes en question sont les cinq types d’hémorragies intracrâniennes (intraparenchymateuse, intraventriculaire, sous-durale, extradurale et sous-arachnoïdienne), les fractures de la voûte crânienne, l’effet de masse et le déplacement de la ligne médiane.

Des radiologues et des experts en IA

Les chercheurs, emmenés par Sasank Chilamkurthy, ont mené une étude prospective dont ils publient les résultats dans la revue The Lancet [1]. L’équipe se compose d’experts en intelligence artificielle de la société indienne Qure.ai, de scientifiques du Centre de recherche avancée en imagerie de New Dehli, de Mustafa Biviji, radiologue au CT & MRI Center de Nagpur et de Norbert Campeau, radiologue à la Mayo Clinic de Rochester.

Une base de données de plus de 300 000 scanners

Pour réaliser leur étude, ils ont collecté les données de 313 318 scan

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Chilamkurthy S., Ghosh R., Tanamala S., « Deep learning algorithms for detection of critical findings in head CT scans : a retrospective study », The Lancet, 11 octobre 2018, publication en ligne. DOI : 10.1016/S0140-6736(18)31645-3

Spécialité médicale

Urgence

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

traumatismes apprentissage profond

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