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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 16/03/21 à 16:30, mise à jour hier à 15:13 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

Il vous reste 72% 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

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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

20 Mai

8:00

Cancer du sein : les tumeurs et lésions résiduelles post-chimiothérapie néoadjuvante seraient mieux détectées via les acquisitions retardées de la mammographie par contraste (étude).
19 Mai

16:46

Le Conseil d’État annule la sanction disciplinaire contre le sénateur radiologue Alain Houpert pour ses prises de position durant l’épidémie de Covid-19 en 2020 et 2021, rapporte Le Quotidien du Médecin.

14:42

Une IRM est mise en fonction le 19 mai à l'hôpital de Brioude (43). L'équimement sera partagé par les radiologues hospitaliers et les radiologues libéraux du groupe CIM43, annonce L'Éveil de la Haute-Loire.

7:31

En angioscanner cérébral, une réduction de 46 % de la dose de rayonnements peut être obtenue en associant l'iomeprol 400 à un protocole à faible dose, sans compromettre la qualité de l'image, à un débit d'injection optimisé (étude).
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR