Innovation

Des recherches sur l’IA pour la détection des lésions d’endométriose

Pour optimiser la prise en charge de l’endométriose, des chercheurs australiens et britanniques collaborent sur le projet IMAGENDO. Leur but est de mettre à contribution l’intelligence artificielle pour analyser les données d’examens d’imagerie (échographie et IRM) et ainsi réduire le temps nécessaire au diagnostic.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 04/10/23 à 15:00, mise à jour le 10/11/23 à 12:19 Lecture 1 min.

Le projet IMAGENDO associe l’intelligence artificielle aux images d’échographie et d’IRM pour faciliter le diagnostic de l’endométriose. (photo d'illustration) D.R.

Le diagnostic de l’endométriose en imagerie passera-t-il bientôt par l'IA ? C’est en tout cas le postulat de chercheurs australiens et britanniques qui travaillent actuellement sur le projet IMAGENDO®, une technologie qui associe l’intelligence artificielle aux images d’échographie et d’IRM pour faciliter le diagnostic de l'endométriose.

Une aide pour les médecins et les chirurgiens

Ces recherches, menées par Louise Hull, gynécologue spécialiste de l’endométriose à l’université d’Adélaïde en Australie, et Gustavo Carneiro, professeur de machine learning à l’université du Surrey au Royaume-Uni, ont été engagées en réponse aux difficultés diagnostiques de cette maladie. « En associant l'échographie, l'IRM et l'IA, cette nouvelle technologie vise à fournir un moyen accessible et précis d’identifier les lésions d’endométriose », indique l’université d’Adélaïde dans un communiqué.

Une précision diagnostique proche d'un spécialiste

En utilisant un ensemble de données d’imagerie diagnosti

Il vous reste 52% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

04 Sep

13:30

Dans une étude publiée dans Radiology, le scanner à comptage photoniques (PCCT) a démontré des performances similaires à celles de l’IRM pour la caractérisation des lésions et la détection de lésions supplémentaires du sein, avec de meilleures performances pour l’évaluation des métastases ganglionnaires.

9:40

L'IA est capable de localiser le cœur et de produire automatiquement des images dynamiques de cet organe sur des examens d'IRM du fœtus, conclut une étude parue dans EJR. Ces performances répondent à un obstacle clé à l’adoption clinique de cette modalité.
03 Sep

17:30

L’IA permettrait d’automatiser la localisation du cœur fœtal sur les IRM et la reconstruction des images cardiaques dynamiques. Selon une étude, les images obtenues sont de qualité comparable à celles produites manuellement.

11:29

Des chercheurs auraient développé et validé un modèle radiomique basé sur le coefficient de diffusion apparent (ADC) pour détecter le cancer de la prostate cliniquement significatif (csPCa) chez les patients présentant des lésions PI-RADS 3. Le modèle aurait démontré son efficacité dans la cohorte d’entraînement et des performances modérées lors de la validation externe.

7:28

Une étude démontre qu’un système d’entraînement adaptatif personnalisé basé sur l’IA améliore significativement les performances des lecteurs de mammographie. Tous les participants ont atteint le seuil de performance prédéfini après deux à cinq séances de formation, chacune comprenant entre 35 et 66 cas obtenus sur 1 à 8 mois.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR