Un programme évalue automatiquement les changements longitudinaux importants entre images

L’analyse longitudinale des images est particulièrement pertinente dans les dépistages, qu’ils soient réalisés par IRM, scanner ou mammographie. Aujourd’hui, les images doivent faire l’objet de prétraitements fastidieux avant d’être analysées, pour en extraire les changements cliniquement pertinents au fil du temps. Afin de se débarrasser de cette étape de prétraitement des images, des chercheurs de l’école de médecine new-yorkaise Weill Cornell Medicine (États-Unis) ont développé un nouvel outil baptisé LILAC. Il a fait l’objet le 20 février 2025 d’une publication dans la revue PNAS [1].

Comparaison par paires

LILAC est un acronyme de l’anglais learning-based inference of longitudinal image changes, signifiant « inférence basée sur l’apprentissage automatique de changements d’images longitudinaux ». « Notre méthode effectue une comparaison par paires d’images longitudinales afin d’établir une prédiction de la différence temporelle », expliquent les auteurs dans l’abstract de la publicat