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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
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

Il vous reste 67% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

18 Avr

16:00

RECIST 1.1 reste la norme pour évaluer la réponse tumorale, notamment pour les métastases hépatiques après traitement systémique. Les modifications au scanner et en IRM suggérant une nécrose, une fibrose, des calcifications et une hémorragie, peuvent être utilisées comme indicateurs supplémentaires de la réponse tumorale.

15:44

Des chercheurs ont examiné pour la première fois les tendances temporelles chez les patients subissant régulièrement un examen de scanner. Ces derniers ont observé une modification des pratiques d’imagerie depuis 2020, avec un taux d’examens récurrents en baisse après 2020 et une dose efficace médiane qui a augmenté après 2020 par rapport à avant 2020. (Étude).

13:15

L'arrêté du 11 avril 2025 renouvelle l'inscription du stent retriever ERIC®, fabriqué par la société MICROVENTION Europe, sur la liste des produits et prestations remboursables (LPPR) prévue à l'article L. 165-1 du Code de la sécurité sociale.

7:57

Le scanner du centre hospitalier de La Ferté-Macé (Orne) sera mis en service le jeudi 24 avril 2025, a annoncé le groupement hospitalier de territoire des Collines de Normandie dans un communiqué publié le 14 avril. Source : Ouest France.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR