Dossier

Les algorithmes traquent le coronavirus

Dès les premières semaines de la pandémie, les chercheurs et développeurs de solutions d’intelligence artificielle ont entraîné, testé et affuté leurs algorithmes pour venir en aide aux radiologues contre le coronavirus. À mesure qu’affluaient les données et les images du monde entier, ils leur ont appris à détecter les signes d’une pneumonie, à évaluer sa gravité ou même à prédire son évolution à partir d’examens de scanner ou de radiographie thoracique. Ce dossier regroupe nos articles sur ce sujet.

© Wang L. et coll.

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Le 25/08/20 à 15:00, mise à jour hier à 14:04

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

30 Oct

11:00

Le modèle multimodal SoftVote-Opt a montré une performance discriminante modérée pour la classification préopératoire du grade des carcinomes rénaux à cellules claires, en validation interne et externe. (étude)

7:30

L'algorithme de correction du désalignement en PCD-CT améliore significativement la qualité des images coronaires et la confiance diagnostique. (étude)
29 Oct

15:30

Selon une étude, la correction des artefacts de désalignement sur des images de coronarographie par scanner (CCTA) en PCD-CT mono-source permet une réduction significative dedits artefacts, et une amélioration de la confiance diagnostique quel que soit le niveau d’expérience des lecteurs.

11:30

Une étude compare les performances du dépistage par tomosynthèse mammaire selon l’âge chez 93 617 femmes. Selon les auteurs, les résultats montrent une amélioration des performances avec l’âge, caractérisée par une détection accrue des cancers, une sensibilité et une spécificité plus élevées, ainsi qu’un taux de rappels plus faible.
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