Scanner thoracique

Dépister le cancer du poumon pour prédire la mortalité cardiovasculaire

Des chercheurs néerlandais ont entraîné un système d'apprentissage profond sur des images de scanner thoracique de dépistage de cancer du poumon. Ils ont ainsi développé une méthode automatique qui permettrait de prédire en temps réel la mortalité à 5 ans liée à une pathologie cardiovasculaire.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 22/04/21 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:11 Lecture 2 min.

Grâce aux informations contenues dans un scanner thoracique basse dose réalisé pour un dépistage du cancer du poumon, un système de deep learning pourrait prédire en moins d’une seconde le risque de décès lié à une pathologie cardiovasculaire à 5 ans. © De Vos et coll./RSNA2021

Grâce aux informations contenues dans un scanner thoracique basse dose réalisé pour un dépistage du cancer du poumon, un système de deep learning (apprentissage profond) pourrait prédire le risque de décès lié à une pathologie cardiovasculaire à 5 ans. Telle est la conclusion d’une étude publiée dans la revue Radiology : Cardiothoracic Imaging le 15 avril.

5 000 scanners de l'étude NLST

Pour aboutir à ce résultat, le chercheur Bob D. de Vos et ses collègues des hôpitaux universitaires d’Amsterdam et d’Utrecht (Pays-Bas) ont réalisé une étude rétrospective qui a inclus 5 564 participants ayant passé un scanner basse dose dans le cadre de l’essai NLST (National Lung Screening Trial) entre août 2002 et avril 2004. Les patients ont été suivis jusqu'en décembre 2009.

Un réseau entraîné sur 6 types de calcifications

Le modèle de prédiction a été entraîné avec les données de 4 451 participants (âge médian 61 ans ; 37.9 % de femmes) puis testé avec les données de 1 113 sujets.  « Le réseau d’appre

Il vous reste 73% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. De Vos B. D., Lessmann N., de Jong P. A. et coll., « Deep learning-quantified calcium scores for automatic cardiovascular mortality prediction at lung screening low-dose CT », Radiology : Cardiothoracic Imaging, avril 2021. DOI : 10.1148/ryct.2021190219. Publication en ligne.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

16 Oct

17:00

Une étude montre que la mammographie et l’échographie sont deux outils complémentaires pour différencier les lésions mammaires bénignes et malignes chez l’homme symptomatique.

16:30

L’embolisation des artères géniculées (GAE) réduit de 50,4 % les injections de corticoïdes et de 44,4 % les injections intra-articulaires chez les patients atteints d’arthrose du genou (étude).

8:04

Une étude internationale menée dans 30 unités de soins intensifs néonatals montre que l’apprentissage continu permet d’adapter une IA radiologique adulte aux nouveau-nés, sans partage centralisé des données. 
15 Oct

15:59

Une revue présentée dans EJR analyse le potentiel de la radiomique basée sur l’IRM et l’intelligence artificielle pour prédire la progression du cancer de la prostate sous surveillance active. Elle souligne une forte hétérogénéité des critères utilisés et des limites méthodologiques importantes (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR