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Un algorithme de deep learning dédié à l'étude du rachis

JEUDI 28 MARS 2019 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Les ingénieurs logiciel GE HEalthcare de Buc ont conçu un algorithme de deep learning permettant de repérer et labelliser les vertèbres. Il s'agit d'un outil simple et efficient dans le cas, notamment, de l'identification des métastases osseuses rachidiennes.

La colonne vertébrale est le site le plus courant des métastases osseuses, les estimations indiquent qu'au moins 30% et jusqu'à 70% des patients atteints de cancer connaîtront une propagation du cancer dans leur colonne vertébrale.

Lorsque les radiologues examinent un scanner lombaire et voient une lésion près de la colonne vertébrale, ils doivent la localiser avec précision sur l'image. Le Dr Fanariotis, radiologue à l’hôpital Telemark de Skien, en Norvège, travaille en partenariat avec GE Healthcare pour développer une nouvelle application de tomodensitométrie qui utilise Deep Learning pour rationaliser l’imagerie de la colonne vertébrale.

Bone VCAR est un algorithme conçu par les ingénieurs GE Healthcare à Buc (78) pour simplifier la lecture et améliorer l'efficacité des comptes rendus en étiquetant automatiquement les corps vertébraux de la colonne vertébrale en quelques secondes. L'algorithme génère également automatiquement des reconstructions du rachis avec des vues obliques perpendiculaires afin d'identifier facilement le vrai axe des corps vertébraux et des espaces discaux, dans les cas de scoliose notamment.

Paolo Royan


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