Apprentissage profond

Un nouvel algorithme d’extraction cérébrale par IRM a été développé pour les nouveau-nés

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Le 13/03/24 à 15:00

Le modèle d’apprentissage automatique ANUBEX effectue une segmentation automatique des cerveaux néonatals à partir d’images IRM (photo d'illustration). © CHRU de Brest

Alors que les algorithmes d’extraction du cerveau sont bien établis chez les adultes, il existe toutefois peu d’algorithmes d’extraction disponibles pour le cerveau néonatal, constatent des chercheurs américains dans une étude publiée dans Nature Scientific Reports. L’extraction du cerveau, est pourtant « une étape essentielle du prétraitement des données pour les approches d’apprentissage automatique de l’analyse d'une IRM cérébrale », indique les auteurs de l'étude.

Création du modèle ANUBEX

Ces derniers ont donc développé un algorithme d’apprentissage profond appelé ANUBEX, un extracteur automatisé d’IRM cérébrale néonatale conçue à l’aide de l’architecture nnU-Net. Celui-ci a été entraîné sur 433 nouveaux venant de 17 établissements aux États-Unis. Ces patients étaient atteints d’encéphalopathie modérée à sévère à la naissance et inscrits à l’étude HEAL (High-dose Erythropoietine for Asphyxia and Encephalopathy). Dans le cadre de cette étude, des IRM ont été obtenues entre 96 et

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Spécialité médicale

Pédiatrie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

algorithmes néonatal

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