Adapter le Segment ANything Model pour l'exploration des hématomes intracrâniens par TDM
Le deep learning est cité en référence pour améliorer l’identification et le volume des hématomes cérébraux. Mais le Segment Anything Model peut gérer les contours complexes ou le faible contraste. Une étude publiée dans la Revue European Radiology expérimente une combinaison du SAM et de paramètres spéciaux pour optimiser l’analyse des hématomes intracérébraux. Ses performances semblent alignées avec les observations des experts humains.
En présence d’un traumatisme crânien (TC), il est essentiel d’identifier le type et le volume des hématomes pour prédire son évolution car une prise en charge tardive peut entraîner une augmentation de la pression intracrânienne, des déficits neurologiques, une perte de connaissance, voire le décès. Une évaluation et une intervention efficaces pendant les « heures clés » suivant le traumatisme sont cruciales, mais difficiles.
Améliorer l’identification et le volume des hématomes cérébraux grâce au deep learning
La tomodensitométrie (TDM) est la référence absolue pour l'évaluation des TC, notamment pour la détection et l'évaluation des hématomes en situation d'urgence. Mais l'analyse manuelle des images TDM par les radiologues peut être chronophage, exigeante en ressources humaines et sujette à une variabilité inter-observateur. Dans ce cadre, des systèmes automatisés pourraient standardiser la prise en charge des TC, réduire les erreurs humaines, accélérer la prise de décision et adapter les traitements aux profils individuels des patients.
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