Médical et technique

Un modèle prédictif diagnostique la maladie d’Alzheimer à partir d’images d’IRM

La maladie d'Alzheimer pourrait voir son diagnostic grandement facilité par un modèle prédictif efficace qui s'appuie sur l'exploitation d'images d'IRM cérébrales pondérées en T1, d'après une publication parue le 20 juin dans la revue Nature Communications Medicine.

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Le 24/08/22 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 14:09 Lecture 2 min.

L'étude britannique propose un modèle prédictif à même de diagnostiquer la maladie d'Alzheimer à partir d'images d'IRM (image d'illustration). DR-photo d'illustration

Les images d'IRM cérébrales pondérées en T1 pourraient suffire à diagnostiquer la maladie d'Alzheimer, d'après une étude britannique publiée le 20 juin dans la revue Nature Communications Medicine. Les chercheurs à l'origine de ces travaux ont mis au point un modèle prédictif algorithmique capable de reposer uniquement sa décision sur les images issues de l'IRM cérébrale pondérée en T1. Pour ce faire, ils ont entraîné leur modèle en utilisant des IRM cérébrales provenant d'une cohorte de 783 personnes comprenant des sujets sains et des patients atteints de la maladie d'Alzheimer ou d'autres troubles neurologiques. Ces données d'entraînement comprenaient aussi d'autres biomarqueurs comme la présence de protéines β-amyloïdes dans le fluide cérébrospinal, ou encore des résultats de tests cognitifs.

Segmenter le cerveau pour multiplier les paramètres

Les chercheurs ont utilisé un algorithme originellement conçu pour classifier les tumeurs du cerveau et l'ont adapté au diagnostic de la maladi

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Alzheimer IRM cérébrale

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20 Nov

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