Médecine prédictive

L’IA analyse des images IRM pour présager des résultats de la radiothérapie

Une étude canadienne démontre la faisabilité d'une prédiction précoce des résultats d’une radiothérapie des métastases cérébrales grâce à l’intelligence artificielle et aux caractéristiques extraites d’images IRM.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 05/01/23 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 15:09 Lecture 2 min.

La réponse à la radiothérapie était classée soit « contrôle local » (« LC » tumeur stable ou en diminution, réponse partielle ou réponse complète au traitement), soit « échec local « (« LF » tumeur en expansion associée à une maladie progressive) sur la base des changements de taille de la tumeur lors du suivi par imagerie. Seyed Ali Jalalifar et coll. 2022 - Creative Commons CC BY 4.0

Au Canada, des chercheurs de l’université York, à Toronto, ont développé des modèles d’apprentissage profond pour prédire les résultats d’une radiothérapie chez des patients atteints de métastases cérébrales en se basant sur des images IRM. Leurs travaux font l’objet d’un article paru dans la revue IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine en novembre 2022 [1].

124 patients et 156 lésions

Les auteurs ont utilisé les données de 124 patients atteints de métastases cérébrales, traités par radiothérapie stéréotaxique hypofractionnée. « Dans cette étude, l'IRM baseline de planification du traitement, y compris les images pondérées en T1 et T2 FLAIR, a été appliquée pour les résultats du traitement », précisent-ils. Les patients (âge moyen : 62 ± 15 ans ; 40 % d'hommes et 60 % de femmes) étaient porteurs de tumeurs de 2 ± 1,03 cm en moyenne. « L'ensemble de données (124 patients avec 156 lésions) a été divisé de manière aléatoire en un ensemble d'entraînement (99 patient

Il vous reste 74% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Jalalifar S. A., Soliman H., Sahgal A. et coll., « A self-attention-guided 3D deep residual network with big transfer to predict local failure in brain metastasis after radiotherapy using multi-channel MRI », Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, novembre 2022, vol. 11, p. 13-22. DOI : 10.1109/JTEHM.2022.3219625

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

25 Juin

16:10

Chez des hommes à haut risque de cancer de la prostate mais dont l'IRM est non suspecte ou équivoque, le PET-CT au [68Ga]Ga-PSMA-11 a permis de détecter les cancers cliniquement significatifs avec une efficacité comparable à celle de la biopsie systématique, indique une étude publiée dans The Lancet Oncology.

11:00

Les modèles d’intelligence artificielle de type YOLO, notamment YOLOv8, peuvent aider à détecter les fractures tibiales discrètes chez les enfants de moins de trois ans, avec des performances améliorées grâce au module CBAM, selon une étude.

7:30

L'IRM à flux 4 dimensions, combinée à l'analyse du débit sanguin dans la veine splénique, du volume de la rate et du volume extracellulaire permettrait d'identifier les varices œsophagiennes à haut risque (VRC) chez les patients atteints de cirrhose du foie, évitant ainsi une endoscopie de dépistage inutile. (Etude).

24 Juin

16:27

Selon une étude publiée dans Radiology, l’IRM corps entier présente une précision diagnostique équivalente au TEP scanner avec fluorodésoxyglucose pour la stadification métastatique extra-ganglionnelle dans l’adénocarcinome pulmonaire, sans rayonnement ionisant et pour un moindre coût.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR