Scanner thoracique

Un logiciel de radio-oncologie pour déterminer le risque de décès à l’hôpital dû au Covid-19

Une équipe composée de chercheurs américains et brésiliens a souhaité déterminer si le pourcentage d'atteinte pulmonaire visible au scanner des patients ayant contracté le Sars-Cov-2 était lié à leur risque de décès à l'hôpital. Ils ont choisi d’utiliser un logiciel de radio-oncologie, pour réaliser une analyse volumétrique de leurs poumons.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 25/02/21 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 15:13 Lecture 1 min.

Scanner thoracique axial (A-B) et reconstruction tridimensionnelle respective (a-b) de deux patients atteints du SARS-Cov-2. © Sapienza Lucas et coll.

Le pourcentage de poumons touché par la Covid-19 est-il lié au risque de décéder à l’hôpital ? Une équipe de chercheurs composé de différentes spécialités (radiologie, médecine interne, épidémiologie et statistiques, maladies infectieuses et oncologie) a décidé d’étudier le phénomène [1]. Ils ont pour cela choisi une cohorte de 154 cas de patients des deux campus de la Michigan State University, dont l'âge médian était de 65 ans. Certains étaient fumeurs, d’autres non. Tous étaient atteints par le Sars-Cov-2 et ont déclaré la Covid-19, avec confirmation en laboratoire. Ces patients ont été choisis aussi car ils ont tous réalisé un scanner thoracique entre février et avril 2020.

Mortalité accrue

Les scientifiques se sont appuyés sur les images tomodensitométriques pour procéder à une analyse volumétrique des opacités pulmonaires visibles, à l’aide d’un logiciel de contourage en radio-oncologie. Après analyse de tous les scanners thoraciques effectués sur  sur ces patients, les chercheurs

Il vous reste 39% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Sihem Boultif

Bibliographie

  1. Sapienza, Lucas G., et coll. « Risk of In-Hospital Death Associated with Covid-19 Lung Consolidations on Chest Computed Tomography – A Novel Translational Approach Using a Radiation Oncology Contour Software ». European Journal of Radiology Open, vol. 8, 2021, p. 100322. DOI.org (Crossref), doi:10.1016/j.ejro.2021.100322.

Spécialité médicale

Pneumologie

Mots-clés

COVID-19

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

13 Avr

16:39

Un modèle basé sur l'apprentissage profond capable de prédire l'étendue du noyau ischémique dans les cas de reperfusion réussie et la région combinée de noyau et de pénombre ischémique après l'échec d'une reperfusion a surpassé les méthodes cliniques actuelles basées sur le scanner de perfusion. Étude.

14:38

Chez des patients avec des anévrismes ophtalmiques à collet large non rompus de moins de 10 mm, l'embolisation par flow diverter n'a pas donné de meilleurs résultats que le coiling avec ou sans placement de stent, concluent les auteurs d'un essai randomisé.

7:27

Une étude pilote démontre la performance « favorable » de la TEP au [18F]DASA-23, qui se lie à la pyruvate kinase M2, pour le diagnostic des gliomes de haut grade. « Son absorption après le début de la thérapie pourrait être un marqueur utile pour évaluer l'efficacité du traitement et le pronostic des patients », écrivent les auteurs.

7:00

10 Avr

15:32

Un modèle d’IA à apprentissage profond montre un potentiel en tant qu’outil de dépistage opportuniste de la santé osseuse chez les enfants, selon une étude publiée dans Radiology.

15:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR