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 15:10 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

Spécialité médicale

Neurologie Oncologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

intelligence artificielle radiothérapie

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

01 Juin

16:00

Accessible dans les salles d'angiographie, le scanner avec détecteur à écran plat démontre une haute spécificité et une sensibilité modérée à élevée pour les lésions liées à l'AVC, mais sa sensibilité faible pour les modifications ischémiques et sa susceptibilité aux artefacts liés au contraste devraient le cantonner à un rôle de complément de l'évaluation standard par scanner/IRM, conclut un article paru dans Clinical Radiology.

15:00

13:00

Au sein d'une cohorte de 5757 patients atteints de déficience cognitive recrutée aux États-Unis, les taux de positivité de la TEP amyloïde étaient statistiquement plus faibles chez les afro-américains et les latino-américains, et plus élevés chez les habitants des zones défavorisées. Étude.

7:00

Philips annonce la signature d'un partenariat avec The Walt Disney Company. Les personnages de Disney seront incorporés dans le dispositif Philips Ambiant Experience®, qui diffuse des images et des sons à l'intérieur des IRM pour faciliter les examens.

7:00

29 Mai

15:22

Une session intensive de 5 jours d'entraînements à l'imagerie médicale a permis à un groupe de 15 étudiants d'une faculté de médecins étasunienne d'améliorer de manière significative leur compétence et leur assurance dans les tâches liées à l'imagerie. Étude.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR