Une équipe suisse crée un outil de segmentation des images IRM prometteur
Des chercheurs suisses présentent, dans un article publié dans la Revue Radiology, un modèle d'IA robuste de leur création qui segmente automatiquement les principales structures anatomiques dans les images IRM, indépendamment de la séquence. Ce modèle d’IA est capable de segmenter les images d’IRM et de TDM et ses performances inégalées pourraient également être utile pour le suivi de traitement ou le dépistage opportuniste.
Pour une interprétation approfondie des images en IRM, les organes, les muscles et les os, les radiologues segmentent les différentes régions anatomiques manuellement. Mais, dans leur pratique, ils pourraient gagner du temps s’ils disposaient d’un modèle d'IA robuste qui segmente automatiquement les principales structures anatomiques dans les images IRM, indépendamment de la séquence. Une équipe suisse vient de créer un tel outil et le présente dans un article publié dans la Revue Radiology.
Une segmentation automatique des régions anatomiques en IRM pour un flux de travail amélioré et plus de précision diagnostique
« Les images IRM sont traditionnellement segmentées manuellement, ce qui est un processus chronophage qui nécessite des efforts intensifs de la part des radiologues et qui est sujet à une variabilité inter-lecteurs, remarque le Pr Jakob Wasserthal, chercheur au département de radiologie de l'hôpital universitaire de Bâle (Suisse). Les systèmes automatisés peuvent potentiellement réduire la charge de travail des radiologues, minimiser les erreurs humaines et fournir des résultats plus cohérents et reproductibles. »
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