En complément des sessions pédagogiques proposées sur le forum de l’IA, une session scientifique a permis d’aller plus loin, en exposant des thématiques novatrices qui feront sans aucun doute leur apparition dans notre pratique quotidienne dans les années à venir. Les sujets abordés étaient très variés et montrent l’intérêt de notre spécialité sur cette thématique, et aussi la variété de projets envisageables !

Simon Jégou (société Owkin) nous a présenté des résultats sur l’estimation de l’âge à partir des données d’une IRM cérébrale, permettant notamment une approche novatrice de l’âge « physiologique » des patients basée sur des données morphologiques cérébrales. Cette communication a également été l’occasion de présenter les principaux biais à éviter lors de la conception d’une étude scientifique portant sur le deep learning, point crucial qui méritera d’être creusé, car les radiologues devront maitriser l’analyse critique de la méthodologie des solutions qui leur seront proposées dans les années à venir !

Marion Colevray (Lyon) s’est intéressée quant à elle à l’utilisation du deep learning pour la réduction de l’« overscanning » (longueur d’exploration inutile) dans les scanners thoraciques. Nul doute que l’intelligence artificielle jouera un rôle clé dans la réduction de la dose aux patients, notamment avec ce type d’approche (et pourquoi pas un arrêt automatique prospectif de l’acquisition par un réseau neuronal ?).

Elise Lacroix (Besançon) a présenté un processus de segmentation totalement automatisé chez des patients atteints de néphroblastome, permettant peut-être à l’avenir d’optimiser les choix thérapeutiques dans cette population pédiatrique. Une initiative qui a bénéficié d’un investissement de plus d’un million d’euros !Laurence Mainard-Simard (Nancy) a utilisé les données issues de systèmes EOS pour modéliser automatiquement en 3D les scolioses idiopathiques de l’adolescent, avec obtention de paramètres cliniques valides en l’espace de 15 secondes ! De quoi réconcilier le radiologue et le chirurgien dans cette tâche parfois fastidieuse.

Sylvain Reuze (Villejuif) a souligné l’utilité de la radiomique, via les analyses de texture sur voxel, dans l’évaluation de l’évolution des tumeurs gliales (logiciel LIFEx). Un impact potentiellement majeur dans la thérapeutique des années à venir ! L’orateur a également approfondi les différences insidieuses de certains paramètres de radiomique entre les différents constructeurs d’IRM (et notamment de l’intensité du signal), et l’utilisation de méthodes mathématiques d’harmonisation permettant de les homogénéiser. La variation des paramètres de radiomique : un futur élément de choix pour le matériel de demain ?

Sylvain Guinebert (Nice) a présenté un travail réalisé sur IRM du rachis lombaire visant à évaluer le rétrécissement canalaire, proposant une solution permettant de segmenter automatiquement le sac dural de façon plus fiable que décrite dans la littérature actuelle. Encore une preuve du dynamisme de nos jeunes !

Enfin, d’autres présentations hautement techniques ont abordé des thématiques comme la modélisation 3D semi-automatique des vaisseaux pelviens pédiatriques (Alessio Virizzi), l’utilisation du manifold learning en IRM de diffusion des voies optiques (Arnaud Attyé) et l’utilisation de la diffusivité radiale dans le SAPL (Shridevi Sandiramourty).

L’intelligence artificielle s’est définitivement ancrée au premier plan dans la production scientifique radiologique !

Thibaut JACQUES – Lille