Réseaux neuronaux convolutifs

Une précision diagnostique accrue pour distinguer l’obstruction gastro-intestinale dans une population pédiatrique

Une étude parue dans Pediatric radiology démontre que des modèles d’apprentissage profond intégrés aux radiographies dans les services d’urgence pédiatriques sont efficaces en tant que systèmes d’aide à la décision avec des taux de précision élevés dans les obstructions gastro-intestinales pédiatriques en alertant immédiatement les médecins des radiographies anormales.

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Dans cette étude, une équipe de chercheurs a utilisé des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour aider à diagnostiquer les obstructions gastro-intestinales (GI) chez les enfants, une pathologie pouvant entraîner de graves complications si elle n’est pas identifiée à temps (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Dans le cadre de l’imagerie du système gastro-intestinal chez les enfants, la modalité initiale de choix est souvent soit une radiographie abdominale, soit une échographie, indique une étude publiée par des chercheurs turques dans la revue Pediatric radiology. Selon les auteurs de la recherche, la radiographie abdominale exposerait moins aux rayonnements ionisants que le scanner et fournirait des apparences spécifiques pour certaines affections pédiatriques telles que l’atrésie duodénale et l’entérocolite nécrosante (ECN). « Les causes courantes d’obstructions gastro-intestinales chez les patients pédiatriques sont plus variées et différentes que chez les adultes et nécessitent souvent une évaluation radiologique dédiée pour reconnaître les caractéristiques d’imagerie particulières », décrit l’étude.

L’utilisation de réseaux neuronaux convolutifs

Dans cette étude, une équipe de chercheurs a utilisé des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour aider à diagnostiquer les obstructions gastro

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

  1. Ercan Ayaz HG Diagnostic accuracy of convolutional neural network algorithms to distinguish gastrointestinal obstruction on conventional radiographs in a pediatric population. https://www.dirjournal.org/articles/diagnostic-accuracy-of-convolutional-neural-network-algorithms-to-distinguish-gastrointestinal-obstruction-on-conventional-radiographs-in-a-pediatric-population/doi/dir.2025.242950.

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