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

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