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.

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Le 25/02/21 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 15:06 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

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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.

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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.

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