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Median : le deep learning au service de la médecine de précision

Median Technologies, "The Imaging Phenomics Company®" à Sophia Antipolis, présentera  pendant la conférence SPIE Medical Imaging à Houston (USA), demain, mercredi 14 février, les résultats d'une étude concernant une méthode de deep learning permettant une meilleure segmentation de la prostate. Cette application ouvre la voie à de nouveaux outils de décision thérapeutique. Mettant en œuvre des segmentations plus précises, ils vont contribuer à faire progresser la médecine de précision. Sous le nom plutôt rébarbatif de "Assessing the relevance of multi-planar MRI acquisition for prostate segmentation using deep learning techniques" cette étude est relative à la détection du cancer de la prostate et présente une méthode de segmentation de cet organe basée sur les principes du deep learning en utilisant des images IRM acquises selon deux vues différentes.

Les résultats obtenus ont été comparés avec des tracés manuels effectués par des analystes en imagerie médicale et ont été évalués sur la base du nombre de lésions cancéreuses détectées dans la segmentation. L'étude de Median, montre ainsi que la méthode proposée présente de meilleures performances sur des acquisitions réalisées selon deux vues différentes que sur des acquisitions réalisées selon une seule vue. Ces résultats mettent en évidence les possibilités de conception de systèmes informatiques de segmentation de la prostate entièrement automatiques, précis, rapides et reproductibles.

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Deep learning : il permet d'intégrer à la fois données et expérience

Le deep learning, qui est un champ de l'intelligence artificielle, permet à des systèmes informatiques d'être entraînés, en intégrant à la fois données et expérience. Les applications du deep learning sont très prometteuses dans le domaine de la santé et en particulier dans celui de l'imagerie médicale pour le développement de systèmes d'analyse d'images assistés par ordinateur intervenant dans la prise en charge de maladies comme les cancers. Une étape clé dans le développement de systèmes assistés par ordinateur pour la détection des cancers à partir d'images est la segmentation des organes.


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