Radiomique

Une publication compare les algorithmes d’apprentissage profond les plus utiles en radiomique

Un article écrit par des radiologues et statisticiens français et paru le 28 août 2023 dans Scientific Reports a cherché à identifier les algorithmes d'apprentissage profond les plus efficaces en radiomique, en utilisant différentes bases de données d'imagerie.

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Le 21/12/23 à 15:00 Lecture 2 min.

Les auteurs de l'étude ont testé 9 algorithmes de sélection de caractéristiques et 14 algorithmes de classification binaire, soit 126 combinaisons d’algorithmes d'apprentissage profond en radiomique testées et entraînées pour déterminer leur performance, via leur aire sous la courbe ROC (image d'illustration). D. R.

Définissable comme l’exploration de grandes quantités d’images radiologiques par des méthodes algorithmiques afin d’en extraire des caractéristiques statistiques cachées aux yeux des radiologues, la radiomique attire particulièrement les vendeurs d'IA et les radiologues, au vu des rapides progrès de l'intelligence artificielle. Toutefois, la recherche dans ce domaine n'est pas encore stabilisée et la radiomique n'a pas encore atteint la clinique, en partie par manque d'une méthodologie standardisée.

126 combinaisons d'algorithmes testées

Afin de pallier le manque de recommandations concernant les algorithmes d’apprentissage profond à utiliser en radiomique, des radiologues et statisticiens français ont testé 9 algorithmes de sélection de caractéristiques et 14 algorithmes de classification binaire, soit 126 combinaisons d’algorithmes d'apprentissage profond de radiomique. Chacun de ces algorithmes a ensuite été entraîné, puis testé trois fois pour déterminer ses performances via l'ai

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Auteurs

François Mallordy

Bibliographie

  1. Decoux A., Duron L., Habert P. et coll., « Comparative performances of machine learning algorithms in radiomics and impacting factors », Scientific Reports, 28 août 2023. DOI : 10.1038/s41598-023-39738-7.

Mots-clés

radiomique algorithmes apprentissage profond

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