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.

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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

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Auteurs

Carla Ferrand

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.

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