Intelligence artificielle

L’apprentissage profond apporte sa contribution pour déterminer l’âge osseux à l’IRM

Des chercheurs autrichiens ont mis en évidence les performances de l’apprentissage automatique pour évaluer l’âge osseux à partir d’images IRM. Leur méthode aurait atteint des niveaux de précision « sans précédent ».

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Le 01/10/19 à 15:00, mise à jour hier à 14:12 Lecture 2 min.

Selon les auteurs, cette approche basée sur l’IRM et l’intelligence artificielle doit permettre de dépasser les principaux obstacles de l’estimation de l’âge : l’exposition aux rayonnement ionisants et la subjectivité du lecteur (photo d'illustration). © Benjamin Bassereau

En France, le Conseil constitutionnel a validé en mars 2019 l’utilisation de la radiologie de la main pour estimer l’âge osseux des jeunes migrants. Pour certains radiologues et radiopédiatres, cette technique de référence pose toutefois des problèmes éthiques, liés notamment à l’exposition aux rayonnements ionisants et à son manque de précision, en particulier pour les adolescents âgés de 16 à 18 ans [1].

Des chercheurs de l’institut d’imagerie médicolégale Ludwig-Boltzmann à Graz (Autriche) se sont intéressés à cette question : dans la revue Medical Image Analysis [2], ils annoncent avoir développé une nouvelle méthode qui couple l’IRM et l’intelligence artificielle.

Des modèles testés sur 328 images IRM

L’équipe menée par l’ingénieur Darko Stern a testé plusieurs méthodes d’apprentissage automatique (forêts aléatoires, réseaux de neurones convolutifs profonds) sur des images d’IRM 3D de la main. Les différents modèles ont été entraînés sur une base de données de 328 images IRM collecté

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Auteurs

Carla Ferrand

Bibliographie

  1. Adamsbaum C., Chaumoitre K., Panuel M., « La détermination de l’âge osseux à des fins médico-légales, que faire ? », Journal de radiologie, avril 2008, vol. 89, n° 4, p. 455-466. DOI : JR-04-2008-89-4-0221-0363-101019-200803369.
  2. Stern D., Payer C., Urschler M., « Automated age estimation from MRI volumes of the hand », Mediacl Image Analysis, décembre 2019, vol. 58. DOI : https://doi.org/10.1016/j.media.2019.101538.

Spécialité médicale

Musculo-squelettique

Modalité d’imagerie

IRM

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