Réseaux de neurones

Les coulisses du développement d’un modèle vision-langage en radiologie

Lors d'une session du RSNA 2024, des intervenants ont analysé les modèles de vision-langage, conçus pour traiter conjointement des données visuelles et textuelles. Le professeur William Hsu a détaillé les étapes derrière la mise au point d'un tel modèle dans l'évaluation des nodules pulmonaires.

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Le 04/12/24 à 7:00 Lecture 2 min.

Les chercheurs ont développé un modèle VLM capable d’exploiter à la fois les données visuelles et textuelles. © Solenn Duplessy

Dans un contexte d’analyse des données d’imagerie, des intervenants ont, lors du congrès annuel de la RSNA, expliqué les applications actuelles des grands modèles de vision-langage (VLM) de pointe dans le domaine de la radiologie, et discuté des orientations futures de cette modélisation pour les données de radiologie. La session s'est tenue le 2 décembre à Chicago (États-Unis).

L’évaluation des nodules pulmonaires

William Hsu, professeur de bio-ingénierie et de radiologie, a ainsi mis en lumière l'application des VLM pour l'évaluation des nodules pulmonaires indéterminés. Ces avancées visent à améliorer le diagnostic des maladies pulmonaires grâce à une combinaison d'analyse d'images et de données textuelles. En effet, les nodules pulmonaires indéterminés auxquels les radiologues sont souvent confrontés lors des examens nécessitent une analyse approfondie basée sur des caractéristiques telles que la consistance, la position, la taille et la forme. L'objectif est d'évaluer le risque

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Auteurs

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

Spécialité médicale

Pneumologie

Mots-clés

intelligence artificielle RSNA 24

1 décembre 2024 au 5 décembre 2024

Congrès de la RSNA 2024

Congrès
McCormick Place, 2301 S King Dr, Chicago, Illinois, 60616

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