Une étude multicentrique rétrospective française s’est intéressée aux performances de l’apprentissage profond (deep learning) pour mesurer et segmenter les trabéculations en IRM cardiaque. L’équipe de recherche a publié ses travaux au mois de novembre dans Radiology : Artificial Intelligence [1].

Un besoin d’outil de précision

Les chercheurs sont partis du constat que la mesure des trabéculations cardiaques devait s’appuyer sur des critères précis afin de mieux faire la part des choses ...

Carla FERRAND
Bibliographie
  1. Bartoli A., Fournel J., Bentatou Z. et coll., « Deep-Learning based automated segmentation of the left ventricular trabeculations and myocardium on cardiac MR images: a feasibility study », Radiology: Artificial Intelligence, novembre 2020. DOI : 10.1148/ryai.2020200021.