Clones numériques

L’imagerie médicale participe à la recherche « in silico »

Plusieurs entreprises développent des outils informatiques pour planifier un traitement ou évaluer sa faisabilité. Ils font appel à des modèles virtuels personnalisés basés sur l'imagerie médicale du patient.

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Le 28/05/19 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:09 Lecture 2 min.

L’imagerie médicale et ses outils informatiques proposent une nouvelle forme de recherche et de planification de traitement. © Benjamin Bassereau

C’est l’adjectif que tout radiologue à la page doit connaître. In silico désigne une nouvelle forme de recherche et de planification de traitement, qui utilise des ordinateurs. Ce n’est ni in vivo - sur l’humain directement – ni in vitro – dans les tubes à essai et sur les fantômes -, mais bien à travers des programmes informatiques. Silico fait référence au silicium, un des composants essentiels des circuits intégrés.

Le jumeau numérique du cœur

En mars 2019, Siemens Healthineers a présenté un exemple de ce type de recherche au Congrès européen de radiologie, dans un espace aménagé pour l'occasion. L’entreprise allemande a développé un modèle personnalisé d’un organe à partir notamment de l’imagerie médicale des patients. Ce « jumeau numérique » (digital twin en anglais) est notamment à l’essai au CHU de Bordeaux (33), qui l’utilise pour évaluer de façon virtuelle une thérapie de resynchronisation cardiaque par la mise en place d’électrodes. Sur dix patients testés, le modèle en a exclu

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Benjamin Bassereau

Directeur de la rédaction BOM Presse Clichy

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06 Mai

16:07

Une étude a relevé des « différences significatives » de résultats entre deux solutions commerciales d'IA pour le calcul automatique des volumes du noyau et de la pénombre ischémique chez des patients atteints d'AVC (Viz.ai et RAPID.AI). Les chercheurs n'ont toutefois pas constaté de différence entre les deux logiciels dans l'évaluation de l'éligibilité à la thrombectomie selon les critères DEFUSE-3.

13:02

Des chercheurs de l'Ohio (États-Unis) ont développé et validé des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation automatique du foie, de la rate et du pancréas sur examens des scanner pédiatrique. Les modèles de transfer learning entraînés à l'aide de bases de données publiques hétérogènes et affinés à l'aide de données institutionnelles ont donné les meilleurs résultats, écrivent-ils dans AJR.

7:30

Pour la recherche d'embolie pulmonaire aiguë, le scanner à comptage photonique permet d'examiner les patients avec les avantages de l'imagerie spectrale, y compris une imagerie morphologique de haute qualité et la perfusion pulmonaire pour tous les patients, tout en réduisant la dose de rayonnement de près de 50 % par rapport au détecteur à intégration d'énergie, selon une étude réalisée au CHU de Lille par l'équipe de Martine Rémy-Jardin. Lire notre article sur ce sujet.
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