Scanner thoracique

Une IA pour diagnostiquer les lésions Covid à très basse dose

Une équipe de chercheurs suisses et iraniens a entraîné un algorithme d’apprentissage profond à prédire des images « dose entière » à partir d’examens de scanner thoracique ultra basse dose de patients Covid-19. Le modèle obtient des résultats « appropriés », avec certaines limites.

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Le 16/03/21 à 16:30, mise à jour hier à 14:14 Lecture 2 min.

Les images ultra basse dose (au centre) sont d’une qualité « insuffisante » pour le diagnostic mais les images « dose entière » reconstruites par l’algorithme à partir de ces dernières (à droite) obtiennent pour la plupart un score de qualité de « bon » à « excellent » et sont « appropriées pour la tâche demandée ». Les images « dose entière » natives (à droite) obtiennent le meilleur score. © Shiri I. et coll.

Dès les premières semaines de la pandémie de Covid-19, le scanner thoracique s’est présenté comme une solution pertinente pour le diagnostic et le suivi des patients. Ce rôle de premier plan pose toutefois la question de la radioprotection, soulignent Isaac Shiri et Azadeh Akhavanallaf, respectivement chercheurs à l’hôpital universitaire de Genève, en Suisse, et à la faculté de médecine de Téhéran, en Iran, dans la revue European Radiology. « Le scanner reste la première cause médicale d’exposition aux rayonnements ionisants, malgré les progrès techniques », écrivent-ils dans un article paru en début d’année [1].

Des images ultra basse dose simulées

Pour résoudre ce problème, ils ont collecté, avec leurs confrères, 1 141 examens de scanners, dont 312 de patients positifs au test RT-PCR, issus de 3 centres. En utilisant des outils statistiques et mathématiques, ainsi qu’une base d’images de référence, ils ont dégradé la qualité de ces examens pour simuler des images acquises à très basse

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Shiri I., Akhavanallaf A., Sanaat A. et coll., « Ultra-low-dose chet CT imaging of COVID-19 patients using a deep residual neural network », European Radiology, 2021, vol. 31, p. 1420-1431. DOI : 10.1007/s00330-020-07225-6.

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle COVID-19

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