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 hier à 15:08 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

12 Oct

15:32

Les JFR Urgences auront lieu les 25 et 26 mars 2027 à l'ENS de Lyon, sur les thèmes de la radiologie interventionnelle et de la téléradiologie.

14:24

GE Healthcare acquiert la société de radiopharmaceutique Sofie Biosciences, un fabricant américain majeur de radiopharmaceutiques PET, pour 945 millions de dollars.

7:21

Dans une article paru dans la revue Pediatric Radiology, les experts de l'association de radiologues internationale SIOPEL ont identifié et renseigné les difficultés et limites du système de stadification PRETEXT (PRETreatment EXTent of disease), largement utilisé pour évaluer les tumeurs hépatiques malignes pédiatriques avant traitement.
11 Oct

16:15

Le groupe IMAO et Siemens Healthineers signent un partenariat stratégique de long terme pour accompagner la transformation de l'imagerie médicale dans les Hauts-de-France, pour une durée de 12 ans et à hauteur de 35,4 millions d'euros.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR