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 hier à 15:10 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.

Spécialité médicale

Cardiologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle dépistage du cancer du poumon

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

07 Avr

7:27

Le groupe Vidi annonce la signature d'un partenariat national avec la Fédération Addiction, réseau d'associations et de professionnels de l'addictologie. Il prévoit de faciliter l'orientation vers les structures d'imagerie et les dispositifs spécialisés en addictologie, notamment dans le cadre du dépistage du cancer du poumon, ainsi que des actions conjointes de sensibilisation et de prévention.

7:00

03 Avr

16:34

L’Association européenne de médecine nucléaire (EANM) et la Société de médecine nucléaire et d’imagerie moléculaire (SNMMI) ont publié des recommandations conjointes sur l’utilisation de l’imagerie cérébrale TEP tau chez les patients suspectés de maladie d’Alzheimer.

13:30

Une étude publiée dans AJR souligne que les radiologues et l’IA ont atteint une sensibilité sous-optimale pour la détection des anomalies pulmonaires interstitielles (ILA) en radiographie, bien que de haute spécificité. Les résultats ne soutiennent donc pas le dépistage radiographique de l’ILA, qu’il s’agisse d’une interprétation radiologue ou d’une IA.

7:43

La reconstruction avancée tridimensionnelle (AR) améliore significativement la précision diagnostique des fractures des membres par rapport à la radiographie conventionnelle tout en maintenant une haute qualité d’image, conclut une étude publiée dans Emergency radiology. « Son intégration dans les flux de travail des urgences pourrait réduire le besoin d’imagerie supplémentaire et accélérer la prise de décision clinique », selon les chercheurs.

7:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR