Reconnaissance faciale

La désidentification suggérée pour la TEP cérébrale

Une étude parue le 9 juin dans NeuroImage montre que les images de TEP cérébrale permettent d'identifier les patients dans 32 à 42 % des cas, selon le type de TEP. Les chercheurs ont donc mis à jour un logiciel de désidentification libre d'accès pour la recherche, mri_reface, afin d'anonymiser les images issues de la TEP cérébrale.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 10/08/22 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:12 Lecture 2 min.

Les auteurs de l'étude recommandent en TEP, comme c'est déjà le cas en IRM et en TDM, l'anonymisation effective des images cérébrales avant publication par logiciel de désidentification. Eric Guedj/APHM (Photo d'illustration)

La TEP cérébrale peut permettre de remonter à l'identité des patients via identification faciale. La nouvelle est parue le 9 juin dans NeuroImage, sous la forme d'une étude portant sur 182 volontaires. À l'origine de cette découverte, des chercheurs américains ont cherché à déterminer s'il était aisé d'identifier un patient à partir de ses images de TEP cérébrales, au vu des progrès technologiques de cette modalité.

Une problématique ignorée jusque-là

Lors de précédentes recherches, plusieurs équipes, dont celle à l'origine de l'étude actuelle, avaient en effet déterminé que les logiciels de reconnaissance faciale actuels retrouvaient à partir des IRM et scanners cérébraux les photographies des visages des personnes examinées (plus de 80 % de correspondance entre photographies et images d'IRM), nécessitant une désidentification des images pour atteindre l'anonymisation effective. Jusque-là, la TEP avait été laissée de côté dans ces recherches, probablement à cause de son petit FOV et de

Il vous reste 71% 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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

13 Juil

17:51

Des modèles d’apprentissage profond ont montré des performances diagnostiques comparables ou meilleures que celles des médecins expérimentés pour la détection du cancer du pancréas sur des examens de scanner, rapporte une étude présentée dans Radiology.

13:00

Trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic sur des examens de mammographie provenant d’une grande population de dépistage en Suède (communiqué).

8:30

Le scanner corps entier à ultra-basse dose associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR) permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.
10 Juil

16:20

l'IRM mammaire préopératoire ne serait pas associée à une amélioration de la survie sans récidive ou de la survie globale chez les femmes atteintes de carcinome canalaire in situ (DCIS) (étude).

13:19

Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR