Vous êtes dans : Accueil > Actualités > Intelligence Artificielle, Machine Learning > La recherche sur l'IA en imagerie avance avec le Data Challenge

La recherche sur l'IA en imagerie avance avec le Data Challenge

VENDREDI 25 OCTOBRE 2019 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Le Pr Nathalie Lassau, Professeur de Radiologie à l'Université Paris Sud et Co-Directrice du laboratoire d Imagerie IR4M (UPSUD/ CNRS) à l'Institut Gustave Roussy, est la responsable du Data Challenge dont la première édition a été organisée aux JFR 2018. Nous l'avons rencontrée pour une évocation des améliorations apportées, en 2019, à cette compétition.

JFR 2019

Thema Radiologie: Le Data Challenge est une compétition entre différentes équipes, faisant intervenir des universitaires, des praticiens hospitaliers, des étudiants ingénieurs des grandes écoles, des laboratoires de recherche académiques, des industriels et des start-up, constituées pour entrainer des algorithmes de machine learning et deep learning pour identifier des pathologies particulières. Pouvez-vous nous rappeler les spécificités de l'édition 2018 qui avait été lancée aux JFR ?

Pr Nathalie Lassau: Le Data Challenge 2018 présentait des pathologies du foie, du rein, du sein, du ménisque, ainsi qu'une question très difficile sur l'invasion du cartilage thyroïde dans le cancer ORL. Les gagnants ont d'ailleurs continué leur travail par la suite, notamment dans le cadre d'un Data Challenge dédié à l'Île-de-France (IdF), lancé en avril 2019 avec le concours de l'Institut Gustave Roussy et Medicen Paris Region. C'est le cas d'Owkin, qui avait remporté sur un data challenge aux JFR en échographie du foie et qui a gagné à nouveau le Data Challenge IdF en juillet 2019, qui demandait de prédire le pronostic des patients métastatiques à partir d'échographies et de scanners avant de débuter un traitement.

T.R.: Sur quelles bases ces consortiums travaillent-ils lors du Data Challenge ?

Pr N.L.: Dans le cas du Data Challenge IdF par exemple, ils ont travaillé sur une base de 2 000 patients standardisée en échographie de contraste avec scanner correspondant, que j'ai créée depuis 2005. Owkin travaille désormais, dans le prolongement de cette compétition, avec les équipes de l'Institut Gustave Roussy et a commencé dernièrement à faire tourner des algorithmes sur ce champ.

T.R.: Comment avez-vous fait évoluer le Data Challenge qui a été mis en place lors des JFR 2019 ?

Pr N.L.: Nous avons amélioré la formule suite aux demandes des start-up de pouvoir disposer de databases plus importantes et de jeux de données plus complexes avec des acquisitions en 3D. Nous avons donc lancé des questions cliniques pour 1 500 examens concernant la détection du nodule pulmonaire sur un scanner 3D thoracique, le pronostic de handicap lié à la sclérose en plaques sur des images IRM 3D FLAIR et la segmentation de la sarcopénie sur une coupe scanner 2D au niveau de la vertèbre L3. Je voudrais remercier les 25 services d'imagerie qui ont joué le jeu en alimentant les databases en 4 mois de façon très dynamique. Ceux qui ont inclus le plus de cas ont d'ailleurs remporté un Prix de la SFR cette année. Au total, 20 équipes ont concouru, comprenant au moins un radiologue, un étudiant ingénieur, et bien sûr des industriels, des laboratoires de recherche académiques et des start-up qui ont, pour certaines, conclu des alliances pour collaborer sur un même projet.

T.R.: Comment s'est déroulée la compétition en pratique ?

Pr N.L.: À partir du 15 mai 2019, les examens ont commencé à être inclus. Au 15 septembre, les équipes ont été constituées et ont commencé à travailler sur le premier dataset de 500 examens, soit le premier tiers. À l'ouverture des JFR, le 11 octobre, ils ont reçu, sur le forum IA, le code donnant accès au deuxième dataset. Enfin, le dimanche 13 octobre, ils ont reçu le troisième code pour le troisième tiers du dataset avec des images non annotées à travailler durant deux heures de compétition. La remise des prix a eu lieu le lundi 14 octobre. C'est Owkin qui a remporté le Data Challenge sur la sarcopénie au scanner 2D, Pixyl celui concernant le handicap dans la sclérose en plaques et IBM France s'est adjugé le Prix pour le nodule pulmonaire au scanner 3D. Je dois dire qu'ils ont été soumis à un énorme travail pour cette compétition. Ils sont tous très méritants et font avancer la recherche de façon significative en participant à ce Challenge. J'ajoute que les lauréats pourront publier un article dans le Journal "Diagnostic and Interventional Imaging".

Propos recueillis par Bruno Benque


toshiba

Quels apports de l'IA dans la gestion des images pulmonaires COVID-19 ?
07/05/2020 : Dans la série des webinars ESR Connect qu’elle organise désormais régulièrement, l’European Society of Radiology (ESR) a présenté une session dédiée à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour aider les radiologues dans la gestion des données images pour faire face au COVID-19.

Un modèle de deep learning pour identifier le COVID-19 au scanner
08/04/2020 : Dans une étude publiée dans la Revue Radiology, un modèle de deep learning semble capable de réaliser un diagnostic différentiel de COVID-19 sur les examens de tomodensitométrie. Ce travail montre surtout que la spécificité du scanner semble améliorée comparativement aux autres études publiées sur ce thème.

Données de Santé : une nouvelle approche pour assurer la confidentialité
25/03/2020 : La sécurité des données de Santé et la protection de la vie privée des patients est une préoccupation majeure pour les tutelles sanitaires. Un Rapport publié dans la Revue Radiology suggère de considérer les données comme n’appartenant à personne et de cibler l’éthique des prestataires d’IA.  

Des modèles pertinents de deep learning pour la radiographie thoracique
03/12/2019 : Selon une étude publiée dans la revue Radiology, le deep learning peut détecter des résultats de radiographie thoracique cliniquement significatifs aussi efficacement que des radiologues expérimentés. Les chercheurs rapportent que leurs résultats pourraient constituer une ressource précieuse pour le développement futur de modèles d’intelligence artificielle pour la radiographie thoracique.

Assembler plusieurs modèles de machine learning pour affiner les résultats
27/11/2019 : La combinaison de plusieurs modèles de machine learning peut s’apparenter à une interprétation avec plusieurs avis de radiologues. Une étude publiée dans la Revue Radiology : Intelligence Artificielle décrit des résultats en ce sens. Un chalenge sur les hémorragies cérébrales explorées par scanner sera organisé au RSNA 2019.

Un réseau de neurones profonds pour améliorer le diagnostic de cancer du poumon
13/11/2019 : Selon des recherches publiées dans la revue Radiology, les radiologues assistés par un logiciel basé sur le deep learning étaient plus en mesure de détecter les cancers du poumon malins sur radiographies du thorax.

L'intelligence artificielle au révélateur de l'imagerie oncologique
12/11/2019 : Dans notre série d’articles dédiés au prochain symposium Scanner volumique, nous allons à la rencontre des orateurs qui animeront cet événement. Aujourd’hui, le Pr Pierre-Jean Valette évoque pour nous l’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie oncologique, un thème qu’il abordera lors du symposium.

La recherche sur l'IA en imagerie avance avec le Data Challenge
25/10/2019 : Le Pr Nathalie Lassau, Professeur de Radiologie à l'Université Paris Sud et Co-Directrice du laboratoire d Imagerie IR4M (UPSUD/ CNRS) à l'Institut Gustave Roussy, est la responsable du Data Challenge dont la première édition a été organisée aux JFR 2018. Nous l'avons rencontrée pour une évocation des améliorations apportées, en 2019, à cette compétition.

Une plateforme dédiée pour choisir un moteur d'IA pertinent
03/10/2019 : Acteur historique de l'informatique de Santé, Softway Medical propose une offre d'intelligence artificielle tout à fait originale. À partir d'un catalogue de moteurs d'IA, le radiologue pourra choisir celui qui répondra précisément à ses besoins. Rendez-vous aux JFR 2019 pour découvrir cette nouvelle offre.

L'hémorragie cérébrale, thème du RSNA IA challenge 2019
17/09/2019 : La Radiological Society of North America (RSNA) vient de lancer son troisième défi annuel sur l'intelligence artificielle (IA): le défi RSNA de détection et de classification des hémorragies intracrâniennes.


Le large spectre de pathologies cérébrales liées au COVID-19
05/08/2020 : Une étude suédoise rapporte un large spectre de pathologies neurologiques liées au COVID-19. Dans la Revue Radiology, les chercheurs ont identifié des anomalies en majorité vasculaires et inflammatoires.

Les radiologues libéraux face au COVID
03/08/2020 : Pour débuter sa campagne de communication dédiée à la radiologie libérale face au COVID, la FNMR a publié deux vidéos faisant intervenir le Dr Jean-Charles Leclerc ainsi qu’une patiente atteinte de BPCO.

Les inscriptions au RSNA 2020 entièrement virtuel sont ouvertes
03/08/2020 : Le congrès de la RSNA 2020 sera entièrement virtuel. Des séances plénières, des questions-réponses ou des chat seront proposés pour des accès premium ou standard. Les inscriptions sont désormais ouvertes.

SystemX renforce sa position sur le marché RIS-PACS
29/07/2020 : SystemX vient d’annoncer son rapprochement avec Penaranda Informatique, une société qui conçoit des solutions RIS. Elle renforce ainsi sa présence sur le marché des solutions RIS-PACS.

Angioplastie coronaire : que faire lorsque le guide passe en sous-intimal ?
27/07/2020 : Dans notre série de procédures interventionnelles en vidéo, un webinar illustrant différentes stratégies d’abord d’une lésion d’occlusion d’artère coronaire chronique lorsque le guide passe en sous-intimal.

ECR 2020 virtuel : un succès retentissant !
24/07/2020 : L’European Society of Radiology se réjouit du succès rencontré par le congrès ECR 2020 diffusé uniquement en ligne. Mais le congrès n’est pas encore fini puisque des « Highlight weeks » seront diffusés tout au long de l’année 2020.

Le dépistage du cancer du sein assuré jusque dans les régions saoudiennes reculées
22/07/2020 : En faisant l’acquisition de dix unités mobiles de mammographie autonomes plusieurs jours, le Ministère de la Santé d’Arabie Saoudite espère voir augmenter le taux de dépistage du cancer du sein. Un projet porté par Fujifil et Toutenkamion.

La radiologie privée fortement impactée par la pandémie aux USA
20/07/2020 : Les cabinets de radiologie ont été particulièrement durement touchées par la pandémie de COVID-19 aux USA, et les mesures qu'elles prennent pour atténuer l'impact de la pandémie sur leur pratique façonneront l'avenir de la radiologie. Une étude spéciale de la RSNA COVID-19 Task Force publiée dans la Revue Radiology détaille les déterminants de cette conjoncture.

Polyvalence, fiabilité et workflow amélioré pour les installations Canon Medical à l’ECR 2020
17/07/2020 : Le symposium organisé par Canon Medical lors de l’ECR virtuel 2020 a présenté les innovations majeures apportées par le constructeur japonais en tomodensitométrie et en imagerie interventionnelle. La soustraction d’image, l’imagerie spectrale et le deep learning reconstruction (DLR) AiCE ont été développées, ainsi que la salle d’imagerie interventionnelle multi-modalité Alphenix 4D CT.

Terumo se place sur le marché de la radiothérapie interne sélective
16/07/2020 : En faisant l’acquisition de la start-up hollandaise Quirem Medical, Terumo se place parmi les fournisseurs influents de matériels de radiothérapie interne sélective.


Scanner thoracique du COVID-19 : différentier les images des autres pathologies virales
16/03/2020 : Dans une nouvelle étude publiée dans la revue Radiology, des chercheurs chinois et américains ont distingué des différences entre les images du COVID-19 et les autres pneumonies virales au scanner.

Les images pulmonaires caractéristiques du coronavirus au scanner
05/02/2020 : Dans un rapport spécial publié le 4 février 2020 dans la revue Radiology, des chercheurs décrivent les caractéristiques scanographiques qui facilitent la détection et le diagnostic précoces du coronavirus de Wuhan.

L'IRM MIEUX QUE LA MAMMOGRAPHIE POUR QUALIFIER LES CANCERS AGRESSIFS
01/12/2015 : Les cancers du sein multicentriques ont des dimensions souvent plus importantes à l'IRM qu’à la mammographie. C’est ce que montre une étude italienne qui remarque que l’exploration par IRM est susceptible de faire changer de stratégie thérapeutique.    

Le large spectre de pathologies cérébrales liées au COVID-19
05/08/2020 : Une étude suédoise rapporte un large spectre de pathologies neurologiques liées au COVID-19. Dans la Revue Radiology, les chercheurs ont identifié des anomalies en majorité vasculaires et inflammatoires.

Le scanner nouvel étalon pour le dépistage précoce du Coronavirus
27/02/2020 : Dans une étude de plus de 1000 patients, publiée dans la revue Radiology, la tomodensitométrie thoracique a surpassé les tests de laboratoire dans le diagnostic de coronavirus 2019 (COVID-19). Les chercheurs ont conclu que la tomodensitométrie devrait être utilisée comme principal outil de dépistage du COVID-19.

Les apports de la radiographie thoracique dans la détection du COVID-19
30/03/2020 : Une étude publiée dans la Revue radiologie stipule que les images de détection de la pneumonie au COVID-19 obtenues par radiographie pulmonaire sont sensiblement équivalentes à celles du scanner. Cependant, des différences sont à signaler, notamment pour le suivi des lésions.

Scanner du COVID-19 : comprendre l'évolution des lésions à un mois
23/03/2020 : Une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology pourrait permettre de comprendre l’évolution des images COVID-19 au scanner. Un suivi des patients à un mois a en effet été réalisée dans ce travail.

Les radiologues libéraux face au COVID
03/08/2020 : Pour débuter sa campagne de communication dédiée à la radiologie libérale face au COVID, la FNMR a publié deux vidéos faisant intervenir le Dr Jean-Charles Leclerc ainsi qu’une patiente atteinte de BPCO.

Un modèle de deep learning pour identifier le COVID-19 au scanner
08/04/2020 : Dans une étude publiée dans la Revue Radiology, un modèle de deep learning semble capable de réaliser un diagnostic différentiel de COVID-19 sur les examens de tomodensitométrie. Ce travail montre surtout que la spécificité du scanner semble améliorée comparativement aux autres études publiées sur ce thème.

Premier cas de lésions cérébrales dues au COVID-19 à l'IRM
01/04/2020 : Le premier cas d’encéphalopathie due au COVID-19 vient d’être décrit dans la Revue Radiology. Bien que le l’angioscanner ne montre pas d’anomalie, l’IRM objective des signes d’hémorragie dans les coupes de susceptibilité magnétique.