Radiographie musculosquelettique

Un logiciel d’IA évalue précisément l’âge osseux dans une cohorte de patients pédiatriques

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 17/01/24 à 15:00, mise à jour le 17/01/24 à 15:12

Les chercheurs ont analysé rétrospectivement les radiographies manuelles de 306 patients pédiatriques âgés de 1 à 18 ans, réalisées entre 2011 et 2020. ©image biopsy lab

Un nouveau logiciel d’IA développé dans une cohorte pédiatrique allemande pour l’évaluation automatisée de l’âge osseux a été évalué dans le cadre d’une étude rétrospective publiée le 28 décembre 2023 dans European Radiology [1].

La méthode manuelle de Greulich et Pyle limitée

Un indice est utilisé pour définir la maturité squelettique en endocrinologie pédiatrique, en orthodontie et en orthopédie. Il peut être affecté par le sexe du patient, la nutrition, les facteurs métaboliques, génétiques et sociaux ou encore les maladies aiguës ou chroniques, citent les chercheurs. Son évaluation est plus couramment effectuée par la méthode manuelle de Greulich et Pyle (G&P). « C’est la procédure préférée de 76 % des endocrinologues et radiologues pédiatriques. Malheureusement, l’écueil de cette méthode et d’autres méthodes manuelles d’estimation de l’âge osseux est la nécessité d’une plus grande cohérence dans les évaluations répétées de la même radiographie de la main par un ou plusieurs lect

Il vous reste 63% 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

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Gräfe D., Beeskow A. B., Pfäffle R. et coll., « Automated bone age assessment in a German pediatric cohort: agreement between an artificial intelligence software and the manual Greulich and Pyle method », European Radiology, 28 décembre 2023. DOI : 10.1007/s00330-023-10543-0.

Spécialité médicale

Pédiatrie Musculo-squelettique

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

radiographie intelligence artificielle

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

03 Sep

17:30

L’IA permettrait d’automatiser la localisation du cœur fœtal sur les IRM et la reconstruction des images cardiaques dynamiques. Selon une étude, les images obtenues sont de qualité comparable à celles produites manuellement.

11:29

Des chercheurs auraient développé et validé un modèle radiomique basé sur le coefficient de diffusion apparent (ADC) pour détecter le cancer de la prostate cliniquement significatif (csPCa) chez les patients présentant des lésions PI-RADS 3. Le modèle aurait démontré son efficacité dans la cohorte d’entraînement et des performances modérées lors de la validation externe.

7:28

Une étude démontre qu’un système d’entraînement adaptatif personnalisé basé sur l’IA améliore significativement les performances des lecteurs de mammographie. Tous les participants ont atteint le seuil de performance prédéfini après deux à cinq séances de formation, chacune comprenant entre 35 et 66 cas obtenus sur 1 à 8 mois.

7:00

02 Sep

16:40

L’analyse quantitative de la perfusion en IRM DCE fournirait une valeur diagnostique significative pour différencier le gliome diffus de la ligne médiane (DMG) et le glioblastome de la ligne médiane (mGBM), des tumeurs particulièrement agressives qui nécessitent des stratégies thérapeutiques distinctes, de manière non invasive chez les patients pédiatriques et les jeunes adultes. (Etude)

13:32

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR