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

10 Déc

15:00

7:30

Une étude a quantifié l'ampleur et l'évolution de l'utilisation des produits de contraste chez les bénéficiaires du programme Medicare aux États-Unis (environ 13,5 milliards de mL administrés entre 2011 et 2024). Elle montre également qu'une catégorie d'examens d'imagerie représente la majeure partie de ce volume.

7:00

09 Déc

16:00

L'entreprise Agfa annonce la suppression de 145 postes en Belgique, due à l'accélération du déclin du film radiologique sur le marché mondial (communiqué).

14:00

Une étude passe en revue l'utilité des algorithmes basés sur l'IA et l'apprentissage automatique pour faciliter efficacement le triage et rationaliser le flux de travail en radiologie pédiatrique.

7:23

L'arrêté du 5 décembre 2025 fixe à 295 le nombre maximum d'autorisations d'exercice des personnes titulaires d'un diplôme permettant l'exercice, dans le pays d'obtention de ce diplôme, de la profession de médecin, pour la période du 15 décembre 2025 au 15 décembre 2026. Pour la radiologie, le nombre d'autorisations est fixé à 3. Ces personnes doivent avoir satisfait à des épreuves de vérification des connaissances, précise l'arrêté.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR