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 15:05

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

10 Juin

7:18

Le score de calcification de l'aorte abdominale pourrait servir de marqueur potentiel pour identifier les patients présentant un risque de fracture de la hanche, afin de les inciter à prendre des médicaments contre l'ostéoporose (étude).
09 Juin

14:53

Le centre hospitalier William Morey de Chalon-sur-Saône (71) a déclaré un événement significatif de radioprotection après avoir constaté des dépassements de doses lors d’examens radiologiques pédiatriques, concernant 1 500 patients, dont 225 nourrissons, entre 2019 et 2025.

12:49

Une étude publiée dans Emergency Radiology indique que la reconstruction par apprentissage profond compressed sensing (CS-DLR) en IRM cérébrale 3 T réduit significativement le temps d’examen chez les patients atteints d’AVC ischémique aigu tout en améliorant ou en préservant la qualité diagnostique des images.

7:30

Une étude publiée dans phiRO montre qu'un protocole de cone beam CT (CBCT) de 6 secondes permet une localisation et une estimation volumétrique précises des tumeurs pulmonaires chez les patients présentant une respiration régulière. En revanche, pour les respirations lentes ou irrégulières, un protocole de 60 secondes offre une meilleure précision.
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