IRM du tenseur de diffusion

Un algorithme permettrait de détecter des troubles du spectre autistique chez des enfants de 2 à 4 ans

Combiné à l’IRM du tenseur de diffusion, un algorithme développé par une équipe américaine permettrait de différencier les enfants neurotypiques de ceux atteints d’un trouble autistique. L’étude sera présentée au congrès de la RSNA.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 26/11/23 à 7:00 Lecture 2 min.

Les cinq principales caractéristiques de la matière blanche dans une seule image. Jaune = pédoncule cérébelleux supérieur (R)/fascicule unciné (R). Orange = colonne et corps du fornix/corona radiata postérieure (L). Violet = splénium/capsule interne rétrolenticulaire (L). Bleu = cingulum dorsal (L)/cres du fornix (R). Vert = splénium/capsule externe (R). RSNA 2023

Jusqu’où ira-t-on pour diagnostiquer les troubles autistiques chez un enfant ? Une équipe de chercheurs de l’université de Louisville (Kentucky, États-Unis) a associé l’IRM cérébrale de tenseur de diffusion à l’intelligence artificielle chez des enfants âgés de 24 à 48 mois pour tenter une détection précoce, avec un certain succès. Son étude sera présentée le 29 novembre 2023 à 9 h 30 (heure locale) lors d’une session scientifique du congrès de la RSNA.

Données de 226 enfants

Les chercheurs ont mis au point un système en trois étapes pour analyser les IRM. L’algorithme a d’abord corrigé certaines distorsions et isolé les tissus cérébraux. Il a ensuite extrait et identifié les marqueurs significatifs de connectivité, tels que l’anisotropie fractionnelle ou la diffusion moyenne, de différentes régions du cerveau. Enfin, les caractéristiques extraites ont été intégrées dans un algorithme destiné à différencier les sujets neurotypiques des sujets atteints d’un trouble du spectre autistiq

Il vous reste 69% 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

Avatar photo

Benjamin Bassereau

Directeur de la rédaction BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

13 Juil

17:51

Des modèles d’apprentissage profond ont montré des performances diagnostiques comparables ou meilleures que celles des médecins expérimentés pour la détection du cancer du pancréas sur des examens de scanner, rapporte une étude présentée dans Radiology.

13:00

Trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic sur des examens de mammographie provenant d’une grande population de dépistage en Suède (communiqué).

8:30

Le scanner corps entier à ultra-basse dose associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR) permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.
10 Juil

16:20

l'IRM mammaire préopératoire ne serait pas associée à une amélioration de la survie sans récidive ou de la survie globale chez les femmes atteintes de carcinome canalaire in situ (DCIS) (étude).

13:19

Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR