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.

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Le 14/12/17 à 8:00, mise à jour hier à 15:19 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

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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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

sclérose en plaques diagnostic algorithmes

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