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Intelligence Artificielle, Machine Learning

  • Un modèle de deep learning pour identifier le COVID-19 au scanner

    Bruno Benque avec RSNA, le mer. 08 avril 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.Lire la suite ...

  • Données de Santé : une nouvelle approche pour assurer la confidentialité

    Bruno Benque avec RSNA, le mer. 25 mars 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.  Lire la suite ...

  • Des modèles pertinents de deep learning pour la radiographie thoracique

    Bruno Benque avec RSNA, le mar. 03 décembre 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.Lire la suite ...

  • Assembler plusieurs modèles de machine learning pour affiner les résultats

    Bruno Benque avec RSNA, le mer. 27 novembre 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.Lire la suite ...

  • Un réseau de neurones profonds pour améliorer le diagnostic de cancer du poumon

    Bruno Benque avec RSNA, le mer. 13 novembre 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.Lire la suite ...

  • L'intelligence artificielle au révélateur de l'imagerie oncologique

    Propos recueillis par Bruno Benque, le mar. 12 novembre 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.Lire la suite ...

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

    Propos recueillis par Bruno Benque, le ven. 25 octobre 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.Lire la suite ...

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