Pathologies pulmonaires

Des avancées majeures dans la détection de la BPCO en imagerie

Deux études récentes montrent respectivement que les réseaux neuronaux convolutifs, ainsi que l'IRM au fluor 19, améliorent significativement la détection et la stadification de la bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO).

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 20/02/25 à 15:00 Lecture 2 min.

Les résultats de l’étude ont montré qu’un modèle CNN peut, à l’aide d’une seule image de scanner de phase respiratoire, diagnostiquer avec précision la BPCO et déterminer son stade GOLD (image d'illustration). © Hamakawa et al, 2022 |Scientific Reports | CC BY 4.0

L’apprentissage profond et les nouvelles technologies d’imagerie offrent des avancées significatives dans le diagnostic et la prise en charge des maladies respiratoires. Dans deux études distinctes, des chercheurs ont démontré comment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) [1] et l’IRM au fluor 19 (ou IRM du 19F) [2] peuvent améliorer la détection et la stadification de la bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO) et de l’asthme avec précision.

Les CNN pour un diagnostic optimisé de la BPCO

La première étude, publiée en décembre 2024 dans Radiology: Cardiothoracic Imaging, met en évidence la capacité d'un CNN à diagnostiquer, stadifier avec précision et évaluer la gravité de la BPCO à partir d'un seul scanner thoracique par inhalation. Cette étude a été menée sur les données cliniques de 8 893 patients issues de la cohorte COPDGene, et acquises de novembre 2007 à avril 2011. « Le CNN a été formé pour prédire les mesures de spirométrie à l’aide de données cliniques et d’un scanner

Il vous reste 71% 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

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Lee AN, Hsiao A, Hasenstab KA (2024) Evaluating the Cumulative Benefit of Inspiratory CT, Expiratory CT, and Clinical Data for COPD Diagnosis and Staging through Deep Learning. Radiology: Cardiothoracic Imaging 6(6). https://doi.org/10.1148/ryct.240005.
  2. Pippard BJ, Neal MA, Holland CW, et al (2024) Assessing Lung Ventilation and Bronchodilator Response in Asthma and Chronic Obstructive Pulmonary Disease with 19F MRI. Radiology 313(3). https://doi.org/10.1148/radiol.240949.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

20 Avr

16:16

Des chercheurs de l'université Sun Yat-sen, à Shenzen (Chine), ont développé un score de risque pour prédire les résultats d'une ablation par micro-ondes des tumeurs hépatiques. Cet outil pourrait permettre « d'optimiser la stratégie thérapeutique préopératoire et les calendriers de suivi », écrivent-ils dans EJR.

13:30

L'entreprise suédoise Sectra annonce avoir finalisé l'acquisition d'Oxipit, spécialiste de l'IA autonome en imagerie. Elle édite notamment Chestlink, « la première solution certifiée CE de classe IIB pour l'analyse autonome des radiographies thoraciques », indique un communiqué.

7:30

La classification Node-RADS v1.0 montre une bonne reproductibilité entre radiologues, quel que soit leur niveau d’expertise, pour l’évaluation des ganglions médiastinaux au scanner thoracique dans le cancer bronchique non à petites cellules. Elle présente une forte spécificité et une valeur prédictive négative élevée, mais une sensibilité limitée. (Étude)
17 Avr

16:34

Un centre d’imagerie médicale « de pointe » ouvrira en 2027 à Valence-d’Agen (Tarn-et-Garonne), informe ladepeche.fr
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR