Dépistage du cancer du poumon

Le deep learning pour détecter les nodules pulmonaires face à plusieurs défis

Des chercheurs chinois ont réalisé une revue systématique d'études axées sur la détection et la segmentation du cancer du poumon ou des nodules pulmonaires à l’aide de techniques d’apprentissage profond. Ils relèvent la nécessité de modèles diversifiés, de validation externe, d’efficacité et de transparence,

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Le 06/08/24 à 7:00 Lecture 2 min.

Les algorithmes d’apprentissage profond ont ainsi démontré leur efficacité dans la détection et l’annotation des nodules du cancer du poumon de manière plus rapide que des experts humains. (photo d'illustration) D. R.

Principale cause de mortalité lié au cancer au monde, le cancer du poumon est responsable de 18,4 % de tous les décès par cancer. Dans ce contexte, la détection précoce et la segmentation précise des nodules pulmonaires s’avèrent cruciales pour diagnostiquer et traiter avec précision cette maladie. Pourtant les nodules pulmonaires, qui sont souvent un indicateur précoce du cancer du poumon, n’indiquent pas toujours une tumeur maligne, indique une étude parue dans European Radiology.

Comparer les méthodes de détection

Des chercheurs de l’école de médecine de l'université du Zhejiang en Chine ont élaboré une revue systématique afin de comparer les méthodes de détection et de segmentation des nodules pulmonaires en utilisant des techniques d’apprentissage profond. Pour ce faire, le groupe a analysé neuf articles publiées entre 2019 et 2023 provenant de bases de données de premier plan tels que PubMed, Embase, Web of Science Core Collection et Cochrane Library. Les données de chaque art

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Spécialité médicale

Pneumologie

Mots-clés

apprentissage profond lésions pulmonaires

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