Détection opportuniste
Un modèle d’apprentissage profond repère le diabète de type 2 sur des radiographies thoraciquesDans une étude parue le 7 juillet dans Nature Communications, des chercheurs américains ont développé une intelligence artificielle capable de détecter de manière incidente le diabète de type 2 à partir d'une ...
Publié le 18/09/2023
Identitovigilance 2.0
Un algorithme exploite la singularité des radiographies thoraciques pour renforcer l’identitovigilanceÀ partir d'un premier examen radiologique thoracique, un modèle d'apprentissage profond développé au Japon vérifie automatiquement l'identité des patients par leurs radiographies thoraciques antéro-postérieures ...
Publié le 21/08/2023
Optimisation du dépistage
Une nouvelle IA prédit le cancer du poumon jusqu’à 6 ans à partir d’un scanner thoraciqueUn nouvel algorithme utilisant l'apprentissage profond prédit le risque de développer un cancer bronchopulmonaire dans les six ans suivant la réalisation d'un scanner thoracique. Il a fait l'objet d'une publication ...
Publié le 13/02/2023
Risque cardiovasculaire
La composition corporelle en scanner est associée aux risques d’AVC et d’infarctusUne récente étude rétrospective pointe l'avantage d’évaluer la composition corporelle des patients au scanner en routine grâce à un algorithme d'apprentissage profond. L'aire occupée par la graisse viscérale ...
Publié le 30/09/2022
Congrès de la SIAD
L’acquisition comprimée et la reconstruction d’image par apprentissage profond accélèrent l’IRM en vie réelleLe radiologue Marc Zins a présenté lors de la journée de printemps de la SIAD les atouts de l'acquisition comprimée (compressed sensing) et de la reconstruction d'image par apprentissage profond pour accélérer ...
Publié le 24/06/2022
Intelligence artificielle
L’analyse de variété générative : un modèle interprétable et responsable pour une médecine de précisionLes applications de l’intelligence artificielle en radiologie clinique concernent actuellement quasi-exclusivement le secteur du dépistage de masse sur de l’image, à l’aide de technologies dites ...
Publié le 16/02/2022
Intelligence artificielle
Un système d’apprentissage profond réduit de 80 % la dose de gadolinium en angio-IRM cardiaqueDes chercheurs londoniens ont entraîné un système d’apprentissage profond à reconstruire des images d’angio-IRM cardiaque réalisées avec une dose de produit de contraste 5 fois inférieure à la normale.
Publié le 27/08/2021
Imagerie thoracique
Un système de deep learning prédit la survie de patients opérés d’un cancer du poumonEn extrayant des informations de scanners thoraciques préopératoires, des médecins coréens ont testé un modèle de deep learning capable de prédire la survie sans maladie de patients opérés d’un cancer du ...
Publié le 15/06/2020
Intelligence artificielle
J’ai développé mon algorithme d’apprentissage profondAu congrès 2019 de la RSNA, une série d’ateliers proposait d’entraîner soi-même des algorithmes d’apprentissage profond grâce à des outils en ligne. Un moyen de comprendre leur fonctionnement, leur logique ...
Publié le 02/01/2020
Neuro-imagerie
Quand l’intelligence artificielle transforme l’imagerie du cerveauUne session du RSNA a présenté plusieurs études sur les applications de l’intelligence artificielle en neuroradiologie. Entre autres applications, les chercheurs développent des algorithmes d’apprentissage ...
Publié le 04/12/2019
Application mobile
Autres sites de l’éditeur
