La classification, par les algorithmes radiomiques, des nodules non déterminés en tomodensitométrie thoracique pose problème, au sein de la communauté radiologique. Une revue des approches actuelles d’analyse d’images pour cette classification fait l’objet d’un article récent publié dans la Revue Radiology.
La mise en œuvre de la tomodensitométrie (TDM) thoracique à faible dose (LDCT) pour le dépistage pulmonaire présente une opportunité cruciale de faire progresser les soins du cancer du poumon grâce à une détection précoce. En outre, des millions de nodules pulmonaires sont détectés accidentellement chaque année, augmentant ainsi les possibilités de diagnostic précoce du cancer du poumon.
Des pratiques d’acquisition des TDM thoraciques hétérogènes qui n’aident pas à formaliser les méthodes d’apprentissage des algorithmes
Les défis méthodologiques actuellement rencontrés dans la traduction des aides à la décision dans la pratique clinique, ainsi que les obstacles techniques liés aux paramètres d'imagerie hétérogènes, à la sélection optimale des caractéristiques, au choix du modèle et à la nécessité d'ensembles de données d'images bien annotés à des fins de formation et de validation, font l'objet de travaux spécifiques, en vue de l'intégration ultime de ces aides à la décision potentiellement puissantes dans la pratique clinique de routine.
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