Segmentation des métastases cérébrales par apprentissage profond avec des séquences d’IRM manquantes : étude multicentrique

À retenir

  • Chez les personnes présentant des métastases cérébrales, le modèle d’abandon en entrée (AEE) a permis de détecter des voxels métastatiques dans le cerveau avec une précision équivalente à celle du modèle DeepLab V3, tout en obtenant de bien meilleures performances en ce qui concerne la segmentation et en générant un taux moindre de faux positifs.

Pourquoi est-ce important

    Des études récentes ont montré le potentiel de l’utilisation de l’intelligence artificielle pour analyser des données d’imagerie par résonance magnétique (IRM) chez des personnes présentant des métastases cérébrales. Cependant, il reste à identifier un modèle d’apprentissage profond (AP) pour la détection et la segmentation des métastases cérébrales, offrant une possibilité de généralisation et une utilité clinique parmi des données d’IRM manquantes.