Neuroradiologie

Un outil de deep learning performant pour détecter les occlusions des vaisseaux dans un contexte d’AVC

Des chercheurs allemands ont réalisé une étude sur la détection automatique des occlusions des vaisseaux chez des patients présentant une suspicion d'accident vasculaire cérébral ischémique aigu. L’objectif de leurs travaux était de développer, de tester et de comparer un outil basé sur l'apprentissage profond, capable de détecter tout type d'occlusion vasculaire à partir de données d'angioscanner.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 22/09/23 à 15:00, mise à jour le 23/09/23 à 11:25 Lecture 2 min.

Le réseau de neurones artificiels développé a démontré une sensibilité élevée (≥ 87 %) et une valeur prédictive négative élevée (≥ 93 %) pour la détection des occlusions dans un contexte d'AVC ischémique. © G. Brugnara, M. Baumgartner, E.D. Scholze et al./Nature Communications (2023)

Dans un article publié dans Nature Communications au mois d’août 2023, [1] une équipe de recherche, constituée de neuroradiologues des hôpitaux universitaires d’Heidelberg et de Bonn, en Allemagne, et d’experts en informatique appliquée à l’imagerie médicale, explique avoir développé un réseau de neurones artificiels qui permet la détection automatisée d’anomalies au niveau des vaisseaux en moins de 2 minutes dans un contexte d'AVC ischémique aigu.

Trois cohortes pour le développement, l'entraînement et les tests

Pour ce faire, les chercheurs ont utilisé un ensemble de données rétrospectives d'angioscanner de 1 179 patients de l’hôpital universitaire d’Heidelberg pour le développement du modèle, l'entraînement et les tests internes. Cette cohorte comprenait 800 patients présentant un accident vasculaire cérébral (AVC) et une occlusion vasculaire confirmée par angioscanner ayant bénéficié d’un traitement endovasculaire entre mars 2010 et février 2020, ainsi que 379 patients avec une s

Il vous reste 71% 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. Brugnara, G., Baumgartner, M., Scholze et coll. « Deep-learning based detection of vessel occlusions on CT-angiography in patients with suspected acute ischemic stroke », Nat Commun, août 2023. DOI : 10.1038/s41467-023-40564-8.

Spécialité médicale

Neurologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

AVC

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

03 Avr

16:34

L’Association européenne de médecine nucléaire (EANM) et la Société de médecine nucléaire et d’imagerie moléculaire (SNMMI) ont publié des recommandations conjointes sur l’utilisation de l’imagerie cérébrale TEP tau chez les patients suspectés de maladie d’Alzheimer.

13:30

Une étude publiée dans AJR souligne que les radiologues et l’IA ont atteint une sensibilité sous-optimale pour la détection des anomalies pulmonaires interstitielles (ILA) en radiographie, bien que de haute spécificité. Les résultats ne soutiennent donc pas le dépistage radiographique de l’ILA, qu’il s’agisse d’une interprétation radiologue ou d’une IA.

7:43

La reconstruction avancée tridimensionnelle (AR) améliore significativement la précision diagnostique des fractures des membres par rapport à la radiographie conventionnelle tout en maintenant une haute qualité d’image, conclut une étude publiée dans Emergency radiology. « Son intégration dans les flux de travail des urgences pourrait réduire le besoin d’imagerie supplémentaire et accélérer la prise de décision clinique », selon les chercheurs.

7:00

02 Avr

15:00

14:09

Un essai contrôlé randomisé multicentrique a évalué si la priorisation des radiographies thoraciques par intelligence artificielle réduisait les délais de diagnostic du cancer du poumon, sans observer d’amélioration significative des délais vers le scanner, le diagnostic, l’orientation ou le traitement. Ainsi, la priorisation des examens par IA dans ce contexte n’apporte pas de bénéfice clinique mesurable, selon une étude publiée dans Nature Medicine.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR