L’apprentissage profond scrute les lésions cérébrales au scanner

Des scientifiques indiens ont développé et testé des algorithmes capables de détecter des signes de traumatisme crânien sur des images de scanner non injecté. Les signes en question sont les cinq types d’hémorragies intracrâniennes (intraparenchymateuse, intraventriculaire, sous-durale, extradurale et sous-arachnoïdienne), les fractures de la voûte crânienne, l’effet de masse et le déplacement de la ligne médiane.

Des radiologues et des experts en IA

Les chercheurs, emmenés par Sasank Chilamkurthy, ont mené une étude prospective dont ils publient les résultats dans la revue The Lancet [1]. L’équipe se compose d’experts en intelligence artificielle de la société indienne Qure.ai, de scientifiques du Centre de recherche avancée en imagerie de New Dehli, de Mustafa Biviji, radiologue au CT & MRI Center de Nagpur et de Norbert Campeau, radiologue à la Mayo Clinic de Rochester.

Une base de données de plus de 300 000 scanners

Pour réaliser leur étude, ils ont collecté les données de 313 318 scan