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 14:09 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

02 Fév

16:24

Une étude publiée dans JVIR a comparé par questionnaire le niveau de burnout, de stress ressenti et de satisfaction professionnelle des équipes de radiologie interventionnelle et de cardiologie d'un même établissement en Turquie. Les médecins de RI ont rapporté davantage de burnout tandis que les équipes de cardiologie se déclaraient moins satisfaites de leur travail. « Ces données mettent en lumière le besoin de stratégies ciblées adaptées aux besoins spécifiques de chaque groupe », concluent les chercheurs.

14:19

Le groupe RESONANCE Imagerie, qui revendique 120 radiologues associés en Île-de-France, annonce avoir acquis le groupe Centres d'imagerie médicale de l'Est parisien (CIMEP), qui regroupe 12 centres et 23 radiologues.

7:29

À Saint-Affrique, l'imagerie médicale Aveyron Sud, installé au sein du centre hospitalier Émile-Borel, installera en 2026 une seconde IRM (3 T), annonce Midi Libre.
30 Jan

15:08

Le centre hospitalier de Valenciennes a conclu un partenariat avec Siemens Healthineers pour le renouvellement de ses équipements d'imagerie en coupes, informe l'Observateur Valenciennois. Il prévoit notamment l'installation d'un scanner à comptage photonique.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR