Segmentation corps entier

Des chercheurs suisses développent une IA de segmentation du corps disponible publiquement

Le modèle d'apprentissage profond suisse TotalSegmentator permet de segmenter de manière robuste 104 structures anatomiques sur des images de scanner normales et pathologiques. Plus généraliste que les précédents logiciels de segmentation disponibles publiquement selon ses créateurs, TotalSegmentator a fait l'objet d'une publication dans Radiology: Artificial Intelligence le 5 juillet 2023.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 26/09/23 à 7:00 Lecture 3 min.

Afin de développer un tel outil de segmentation à l'échelle du corps entier, les chercheurs ont entraîné un algorithme de segmentation d'apprentissage profond utilisant la méthode nnU-NET © Jakob Wasserthal et al

De plus en plus utilisés par les radiologues, les outils de segmentation sont surtout spécialisés dans la segmentation de certains organes (foie, rate, etc.) et généralement développés par des entreprises privées ou entraînées sur des jeux de données non disponibles publiquement, rendant leur fonctionnement opaque. Afin de mettre à disposition des radiologues un outil de segmentation générale et basé sur des données publiquement accessibles, des chercheurs de la clinique de radiologie et de médecine nucléaire de l'hôpital universitaire de Bâle (Suisse) ont développé l'outil TotalSegmentator, qui a fait l'objet d'une étude rétrospective [1] en juillet puis d'un commentaire éditorial en août dans Radiology: Artificial Intelligence. [2]

Un algorithme utilisant la méthode nnU-NET

Afin de développer un tel outil de segmentation à l'échelle du corps entier, les chercheurs ont entraîné un algorithme de segmentation d'apprentissage profond utilisant la méthode nnU-NET (acronyme de l'anglais

Il vous reste 81% 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

Bibliographie

  1. Wasserthal J, Breit H-C, Meyer M-T., « TotalSegmentator: Robust Segmentation of 104 Anatomic Structures in CT Images », Radiology: Artificial Intelligence, juillet 2023, DOI : 10.1148/ryai.230024
  2. Sebro R., Mongan J., « TotalSegmentator: A Gift to the Biomedical Imaging Community », Radiology: Artificial Intelligence, Août 2023, DOI : 10.1148/ryai.230235

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle apprentissage profond

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

16 Jan

15:29

Un tissu mammaire dense réduit la performance de la tomosynthèse mammaire numérique, selon une étude publiée dans Academic Radiology. « Ces résultats soulignent la nécessité de rapporter et de prendre en compte la densité mammaire dans les recommandations de dépistage. »

13:27

Vidi Capital finalise son rapprochement avec le groupe IMAC à Cholet, qui rejoint le réseau. Cette opération porte à 110 le nombre de médecins en exercice, répartis au sein de sept entités et IMAC devient ainsi le deuxième groupe des Pays-de-la-Loire à s’adosser à Vidi Capital, après Vidi – Rad’Yon, annonce un communiqué de presse.

7:13

Bayer a annoncé la conclusion d’accords définitifs pour l’acquisition auprès d’Attralus de deux agents d’imagerie moléculaire expérimentaux, AT-01 et AT-05, destinés au diagnostic de l’amyloïdose cardiaque. Cette opération stratégique renforce la position de Bayer dans l’imagerie moléculaire et s’inscrit dans le développement de sa stratégie de cardiologie de précision, annonce un communiqué.

7:00

15 Jan

15:14

Les élections de l’European Society of Radiology (ESR) se tiendront du 8 au 21 janvier 2026. Deux candidates soutenues par la SFR, les professeurs Isabelle Thomassin-Naggara et Corinne Balleyguier, présentent leur candidature. Les radiologues français membres de l’ESR sont appelé à se mobiliser en votant par courriel : voting@polyas.com.

13:13

Bien que les unités mobiles de mammographie puissent améliorer l’accès aux soins pour des populations médicalement défavorisées, une étude pilote publiée dans Academic Radiology, met en lumière des opportunités pour promouvoir un suivi rapide et équitable des mammographies de dépistage anormales grâce à une meilleure navigation des patients, un soutien social et une aide financière.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR