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Accueil » Actualités médicales » L’approche d’apprentissage automatique par vision par ordinateur identifie avec précision l’instrumentation thoraco-lombaire précédemment placée

L’approche d’apprentissage automatique par vision par ordinateur identifie avec précision l’instrumentation thoraco-lombaire précédemment placée

par Ma Clinique
27 décembre 2022
dans Actualités médicales
Temps de lecture : 2 min
Les chercheurs mettent en œuvre un ensemble standardisé de prévention des infections par shunt au sein de la population adulte

L’identification du matériel rachidien précédemment placé peut être difficile et prendre du temps lorsqu’un patient a besoin d’une chirurgie de révision. Des informations détaillées sur le modèle et le type d’implant font souvent défaut lorsque les patients sont référés ailleurs ou peuvent manquer dans les notes chirurgicales. Pour surmonter ce défi, les chercheurs ont développé une approche d’apprentissage automatique par vision par ordinateur qui identifie plus précisément et plus efficacement l’instrumentation thoraco-lombaire précédemment placée. L’étude détaillant le modèle de vision par ordinateur a été publiée aujourd’hui dans le Journal de neurochirurgie : colonne vertébrale et peut être trouvé à https://thejns.org/doi/10.3171/22.11.SPINE221009.

Pour construire leur classificateur de vision par ordinateur, le Dr Alexander E. Ropper et ses collègues ont utilisé 1072 radiographies montrant des vues postopératoires d’instruments thoraco-lombaires placés fabriqués par cinq fabricants d’appareils différents. Chaque image a été étiquetée avec le dispositif implanté, et une technique de sac de mots visuels utilisant la détection de caractéristiques KAZE a été utilisée pour construire un classificateur de machine vectorielle de support de vision par ordinateur. Les taux de précision pour la classification binaire des deux systèmes les plus couramment placés pour les images latérales, antéropostérieures et fusionnées étaient de 93,15 %, 88,98 % et 91,08 %, respectivement, bien que la précision ait diminué de 10 % avec l’ajout de chaque fabricant. Le modèle de vision par ordinateur a surpassé deux chirurgiens et trois représentants du fabricant en termes de précision (79 % contre 44 %) et de temps d’exécution (14 secondes contre 20 minutes). D’autres étapes pour améliorer la précision du modèle incluent l’augmentation du nombre d’images par fabricant pour assurer une distribution uniforme.

Interrogé sur l’étude, le Dr Ropper a déclaré : « Ce modèle d’apprentissage automatique de vision par ordinateur pourra aider les chirurgiens à planifier les fusions instrumentées de révision. En identifiant avec précision et rapidement le matériel existant sur la base de radiographies standard avant une chirurgie de révision, les chirurgiens et les opérateurs le personnel de salle sera mieux préparé pour retirer ou réviser le matériel. »

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