De chercheurs turcs ont évalué la performance de plusieurs réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour aider à diagnostiquer les obstructions gastro-intestinales (GI) sur des radiographies abdominales pédiatriques. Cette pathologie peut entraîner une nécrose intestinale, une perforation et même le décès si elle n’est pas prise en charge à temps, rappellent-ils dans la revue Diagnostic and Interventional Radiology [1].

Cinq modèles de CNN testés

Cinq modèles de CNN ayant fait leurs preuves en analyse d’images ont été testés : ResNet50, InceptionResNetV2, Xception, EfficientNetV2L et ConvNeXtXLarge. Un ensemble de données supplémentaire a ensuite été créé en appliquant un processus de recadrage automatique des images, afin de déterminer l’impact de la standardisation de la zone d’imagerie sur les performances du modèle.

Des taux de précision élevés

Au total, 540 images normales, 298 images de dilatation corrigée chirurgicalement et 314 de dilatation inflammatoire ont été utilisées. Les résultat