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

09 Jan

16:11

Une étude publiée dans BMC Urology a évalué la capacité de plusieurs grands modèles de langage à classer des comptes rendus d’IRM de la prostate selon le système PI-RADS v2.1. Le modèle GPT-o1 montre la meilleure concordance avec les radiologues, mais tous les modèles présentent des limites pour les lésions PI-RADS 3.

15:00

13:08

Chez les patients atteints d'occlusion aiguë des grands vaisseaux (LVO) de l’ACM et de sténose de l’artère intracrânienne sous-jacente traitée par stent de secours, l’administration préalable d’une thrombolyse intraveineuse n’est pas associée à une augmentation du risque d’hémorragie intracrânienne symptomatique ni de la mortalité à 90 jours (étude).

7:30

Un modèle de classification ternaire radiologique a obtenu des performances diagnostiques « excellentes » pour différencier les lésions pulmonaires sur des images de scanner, selon des résultats publiés dans Radiology.

7:00

08 Jan

15:17

Des chercheurs ont introduit un nouveau marqueur tumoral IRM appelé « signe sombre-clair-obscur » et suggèrent qu’il peut aider à prédire la métastase des ganglions lymphatiques chez les patients atteints d’un cancer rectal, selon une étude publiée dans Radiology.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR