Un programme informatique diagnostique mieux le cancer du cerveau que les médecins utilisant des images IRM

Images IRM d'un cerveau humain avec une rechute d'une tumeur cérébrale et avec un rayonnement (nécrose de rayonnement). La structure de la tumeur est plus hétérogène (rouge) que la structure de la nécrose radiologique

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est une méthode tomographique pour étudier les organes et les tissus internes en utilisant le phénomène de résonance magnétique nucléaire. Les images IRM sont devenues monnaie courante pour les gens ordinaires en raison du grand nombre de séries médicales, où les «médecins» avec un regard sérieux regardent ces images, établissant instantanément le diagnostic correct.

En fait, tout est beaucoup plus compliqué. Même le médecin le plus qualifié peut faire une erreur. Il est particulièrement difficile de diagnostiquer le cancer du cerveau à l'aide d'IRM. Une personne en général fait souvent des erreurs, et ces erreurs entraînent souvent de tristes conséquences. Et si on impliquait les systèmes informatiques dans le travail des médecins? Après tout, ils ont appris à poser des diagnostics en fonction des descriptions des maladies et des résultats des analyses des patients. Des scientifiques de l'Université Case Western Reserve ont décidé de tester la capacité des systèmes informatiques à diagnostiquer le cancer avec des images IRM du cerveau.

Il s'est avéré, pas en vain. Le programme développé par le projet rend le diagnostic plus précis que le médecin humain. Le système peut déterminer, par exemple, ce qui est une formation inhabituelle dans le cerveau d'un patient qui a déjà été diagnostiqué avec un cancer. Ce site est-il un groupe de cellules mortes tuées par les radiations, ou s'agit-il d'un cancer de retour? L'ordinateur, après une analyse minutieuse de l'image, peut déterminer tout cela.

"L'un des problèmes les plus urgents pour la médecine est la planification d'un traitement possible si le patient a déjà reçu un diagnostic de cancer, et maintenant il est nécessaire de déterminer si les cellules sont mortes après la radiothérapie ou si la tumeur n'a pas disparu", explique Pallavi Tiwari, l'un des développeurs de ce système. "Sur une IRM, tout se ressemble à peu près."

Mais le traitement de la nécrose radiologique et du cancer est radicalement différent. C'est le problème - si vous faites une erreur, le patient ne recevra pas le traitement dont il a besoin et la situation peut s'aggraver considérablement. Vous pouvez distinguer la nécrose d'une tumeur, mais cela nécessite une biopsie. Et cela coûte cher, et cela prend beaucoup de temps à analyser. De plus, une biopsie est une opération invasive qui peut également avoir un impact négatif sur la maladie d'un patient.

Pour développer le programme, les chercheurs ont utilisé des techniques d'apprentissage automatique. Les scientifiques ont utilisé des images IRM, selon lesquelles les médecins avaient précédemment correctement diagnostiqué en chargeant ces images dans le réseau neuronal. Non seulement les médecins participent au projet, les ingénieurs, les scientifiques d'autres domaines et les physiciens travaillent également sur ce système. Pour le traitement du système, les médecins ont utilisé des images de 43 patients au Centre médical universitaire des hôpitaux.

L'équipe a réussi à développer des algorithmes capables de distinguer les deux types de déviations et de poser le bon diagnostic. «Les algorithmes voient ce que les médecins ne peuvent tout simplement pas voir. Le système informatique prend un grand nombre de mesures d'images, essayant de déterminer la présence d'une tumeur ou d'une nécrose radiologique des tissus cérébraux », explique un autre participant à l'expérience. Les tumeurs malignes et les effets de la nécrose radiologique varient toujours, mais ces différences sont si petites qu'il est presque impossible de les reconnaître à l'œil nu.

Et si les médecins tentent de trouver des hétérogénéités dans la structure des tissus étudiés, l'ordinateur ne fait pas que cela.. Il étudie les images aussi complètement que possible, en analysant les images par pixels. La structure de la tumeur dans les images semble plus uniforme, bien que les différences avec les conséquences de la nécrose radiologique soient minimes, comme mentionné ci-dessus.

Pour tester l'efficacité de la nouvelle méthode, les auteurs du projet ont décidé d'utiliser des images IRM de patients diagnostiqués correctement. Les images ont tenté d'identifier des médecins humains et un système informatique. Au total, 15 photos ont été sélectionnées. Un des médecins a fait le bon diagnostic sur les images de 7 patients. L'autre a huit ans. Un programme informatique a correctement diagnostiqué 12 cas sur 15 à partir des mêmes images.

Les développeurs du système disent que lors de sa création, il a été conçu comme un outil de diagnostic supplémentaire. Il peut être utilisé en conjonction avec d'autres méthodes de diagnostic, ce qui améliorera radicalement la précision du diagnostic pour les patients atteints de tumeurs cérébrales malignes et pour les patients atteints de nécrose radiologique des tissus cérébraux.

Maintenant, le développement existe en tant que prototype. Les scientifiques l'affinent et le complètent constamment, dans l'espoir de le rendre encore plus précis. Pour ce faire, les scientifiques téléchargent un grand nombre d'images d'IRM dans le système avec un diagnostic préalablement confirmé d'un certain nombre de patients de divers hôpitaux. Après raffinement de la technique, selon les développeurs, elle peut être utilisée comme méthode de diagnostic supplémentaire en milieu clinique.

Source: https://habr.com/ru/post/fr397505/