Un outil de deep learning pour une segmentation volumétrique de la rate

La splénomégalie peut avoir des origines infectieuses, hématologiques, néoplasiques, congestives, inflammatoires et infiltrantes diverses. Étant donné que la splénomégalie peut être une découverte précoce d'un processus pathologique sous-jacent, un diagnostic précis de la splénomégalie peut être essentiel.

Évaluer un outil de deep learning de dépistage de la splénomégalie sur une grande cohorte

Historiquement, la taille globale de la rate a été estimée par des mesures linéaires. Les radiologues rapportent généralement la plus grande longueur splénique dans jusqu'à trois plans orthogonaux, avec des seuils de splénomégalie qui peuvent varier selon la morphologie et l'orientation de la rate. L'indice splénique, représentant le produit de la longueur, de la profondeur et de la largeur splénique mesurés par repères anatomiques spécifiques, a été décrit comme un substitut de volume splénique, bien qu'il soit également un marqueur inexact de la pathologie splénique.