Un outil d'IA efficace pour la segmentation de tumeurs pulmonaires en TDM
Un nouveau modèle de deep learning s’avère prometteur dans la détection et la segmentation des tumeurs pulmonaires, selon une étude publiée dans la Revue Radiology. Les résultats de l’étude pourraient avoir des implications importantes pour le traitement du cancer du poumon dans un avenir proche.
La détection et la segmentation précises des tumeurs pulmonaires à partir de la tomodensitométrie (TDM) sont essentielles pour surveiller la progression du cancer, évaluer les réponses au traitement et planifier la radiothérapie. Actuellement, les cliniciens expérimentés identifient et segmentent manuellement les tumeurs pulmonaires sur des images médicales, un processus chronophage et soumis à la variabilité des médecins.
Un modèle de deep learning entrainé pour détecter et segmenter les tumeurs pulmonaires à partie de la TDM
Bien que des méthodes de deep learning aient été appliquées à la détection et à la segmentation des tumeurs pulmonaires, les études antérieures ont été limitées par de petits ensembles de données, une dépendance aux entrées manuelles et une concentration sur la segmentation de tumeurs pulmonaires uniques, soulignant la nécessité de modèles robustes et automatisés capables de détecter et de segmenter les tumeurs de manière dans divers contextes cliniques.
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