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.

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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

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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

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