Les articles comportant le mot-clé : apprentissage profond

Double casquette

Les radiologues entrepreneurs, des acteurs essentiels à l’innovation en IA médicale

Plusieurs radiologues français se sont lancés dans le développement et la commercialisation de solutions d'IA en radiologie. Les retours de trois d'entre eux permettent de mieux comprendre les rôles centraux du ...

Publié le 06/09/2024

Calculateur de risque PIRADS

L’ajout du deep learning améliorerait l’évaluation du risque du patient avant la biopsie

Une étude publiée dans European Radiology à démontré que l’évaluation entièrement automatisée par Deep Learning de l’IRM peut être similaire et complémentaire à l'évaluation clinique PI-RADS, sans ...

Publié le 26/08/2024

Dépistage du cancer du poumon

Le deep learning pour détecter les nodules pulmonaires face à plusieurs défis

Des chercheurs chinois ont réalisé une revue systématique d'études axées sur la détection et la segmentation du cancer du poumon ou des nodules pulmonaires à l’aide de techniques d’apprentissage profond. Ils ...

Publié le 06/08/2024

Lecture des mammographies

Un réentraînement local par transfer learning améliore les performances d’un algorithme développé aux États-Unis

En utilisant l’apprentissage par transfert (transfer learning), des chercheurs australiens sont parvenus à améliorer les performances sur les données locales d’un modèle d’apprentissage profond entraîné à ...

Publié le 15/07/2024

Aide-soignant 2.0

ChatGPT hautement performant dans différents domaines en radiologie, selon une revue systématique

Une revue systématique parue le 27 avril 2024 dans Diagnostic and Interventional Imaging indique que, sur 44 publications primaires évaluant la performance de ChatGPT en radiologie, plus de 80 % concluent à sa haute ...

Publié le 06/06/2024

Recherche

L’imagerie TEP synthétique prometteuse pour le diagnostic du cancer du poumon

Grâce à l’apprentissage profond, des chercheurs du centre de cancérologie MD Anderson à Houston (États-Unis) ont généré des images TEP synthétiques à partir d’images de scanners thoraciques. Les résultats ...

Publié le 30/05/2024

Détection opportuniste du cancer du pancréas

Un modèle d’IA surpasse les radiologues dans la détection du cancer du pancréas au scanner sans injection

Une étude chinoise multicentrique publiée fin novembre dans Nature Medicine a évalué un nouveau logiciel d'apprentissage profond. Appelé Panda, il détecte les adénocarcinomes canalaires pancréatiques ainsi que ...

Publié le 17/01/2024

Radiomique

Une publication compare les algorithmes d’apprentissage profond les plus utiles en radiomique

Un article écrit par des radiologues et statisticiens français et paru le 28 août 2023 dans Scientific Reports a cherché à identifier les algorithmes d'apprentissage profond les plus efficaces en radiomique, en ...

Publié le 21/12/2023

Intelligence artificielle

Quelles applications à venir pour l’IA générative en radiologie ?

Le samedi 14 octobre 2023, une session d'une demi-heure à l’Agora des JFR sera consacrée à la prochaine arrivée de l'IA générative basée sur des grands modèles de langage en radiologie, notamment dans le ...

Publié le 14/10/2023

Segmentation corps entier

Des chercheurs suisses développent une IA de segmentation du corps disponible publiquement

Le modèle d'apprentissage profond suisse TotalSegmentator permet de segmenter de manière robuste 104 structures anatomiques sur des images de scanner normales et pathologiques. Plus généraliste que les précédents ...

Publié le 26/09/2023