Neuro-imagerie

Diagnostiquer la sclérose en plaques plus vite avec moins d’images

Des étudiants ont mis au point une méthode de détection basée sur des algorithmes pour réduire le nombre d’images nécessaires au diagnostic de la sclérose en plaques. Grâce à une sélection automatique en amont, il est ainsi possible de réduire la charge de travail des médecins.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 14/12/17 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 15:20 Lecture 1 min.

Selon les ingénieurs du Holon Institute of Technology, leur appliation a permis de réduire « de plus de 98 % » la quantité d'images pertinentes présentées aux médecins. © 2017 Holon Institute of Technology / CC BY 4.0

La sclérose en plaques (SEP) touche environ 2 millions de personnes dans le monde selon la ligue française contre cette pathologie (LFSEP). L’IRM est la modalité la plus utilisée pour poser le diagnostic. « Les images d’IRM offrent un contraste élevé entre les principaux types de tissu cérébral, à savoir les substances grise et blanche et le liquide céphalorachidien », indiquent les ingénieurs du Holon Institute of Technology (HIT) et de l’université Bar-Ilan (Israël).

Entre 500 et 700 images par examen

Le défaut, soulignent-ils, c’est que le protocole de diagnostic actuel consiste à analyser les images une par une pour identifier la présence de lésions caractéristiques. Chaque examen d’IRM produisant de 500 à 700 images, le processus de diagnostic est, de fait, « long et compliqué »

Quatre algorithmes combinés

Dans un article publié dans la revue Applied Sciences [1], ces scientifiques proposent une méthode plus efficace et plus rapide. Elle s’appuie sur quatre algorithmes pour détecter a

Il vous reste 58% 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

Bibliographie

  1. Malka Dror, Vegerhof Adi et coll., « Improved Diagnostic Process of Multiple Sclerosis Using Automated Detection and Selection Process in Magnetic Resonance Imaging », Applied Sciences, août 2017, vol. 7, n° 8, DOI : 10.3390/app7080831.

Spécialité médicale

Neurologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

algorithmes sclérose en plaques diagnostic

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

13 Juin

16:00

Les patients attendant une thrombectomie pour occlusion d'un gros vaisseau devraient être positionnés avec la tête inclinée à 0° plutôt qu'à 30° pour assurer leur stabilité clinique et éviter leur détérioration, suggère un essai randomisé (N = 182 patients) publié dans JAMA Neurology.

15:00

13:30

Les résultats d’une étude publiée dans Neuroradiology démontrent les avantages d’une formation sur l’utilisation d’un moteur de recherche basé sur un grand modèle de langage (LLM). Des interventions éducatives même à faible effort sur les LLM ont amélioré la précision diagnostique des internes en radiologie en IRM cérébrale, « soulignant leur rôle potentiel dans les programmes de formation en radiologie ».

7:30

Philips a annoncé l'obtention du marquage CE pour son dernier logiciel de reconstruction d'image SMartCT®. Destiné à soutenir la décision dans le traitement de l'AVC et d'autres maladies neurovasculaires, il est désormais disponible dans toute l'Europe, annonce le média Endovascular Today.

7:00

12 Juin

16:00

Une approche basée sur l’IA améliore la détection des lésions mammaires incidentes significatives sur les scanners thoraciques, indique une étude. Malgré une hausse des faux positifs, le tri automatisé a permis de réduire de 97,3 % les examens à relire par rapport à une approche hypothétique de double lecture complète.  
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR