Dans certains cas, une nouvelle méthode peut fournir autant d’informations à partir d’images cérébrales prises par tomodensitométrie (TDM) que d’images capturées par imagerie par résonance magnétique (IRM). La méthode, présentée dans une étude de l’Université de Göteborg, pourrait améliorer le soutien au diagnostic, en particulier dans les soins primaires, pour des affections telles que la démence et d’autres troubles cérébraux.
La tomodensitométrie (TDM) est une technologie d’imagerie relativement peu coûteuse, largement disponible dans le secteur des soins de santé, ainsi que dans de nombreuses régions du monde qui n’ont pas accès à d’autres méthodes d’imagerie. Cependant, la tomodensitométrie est considérée comme inférieure à l’imagerie par résonance magnétique (IRM) lorsqu’il s’agit de reproduire de subtils changements structurels dans le cerveau ou des changements de flux dans le système ventriculaire. Certaines imagerie doivent donc actuellement être réalisées par des services spécialisés dans des hôpitaux plus grands où la technologie d’imagerie la plus avancée est disponible.
L’IA entraînée sur les images IRM
Le nouveau logiciel peut fournir une aide au diagnostic aux radiologues et autres professionnels qui interprètent les images CT. Il a été créé à l’aide du deep learning, une forme d’intelligence artificielle (IA). Le logiciel a été formé pour transférer les interprétations des images IRM vers les images CT des mêmes cerveaux.
« Notre méthode génère des données diagnostiques utiles à partir de tomodensitométries de routine qui, dans certains cas, sont aussi bonnes qu’une IRM réalisée dans un établissement de soins de santé spécialisé », explique Michael Schöll, professeur à l’Académie Sahlgrenska qui a dirigé les travaux impliqués dans l’étude. en collaboration avec des chercheurs du Karolinska Institutet, de l’Université nationale de Singapour et de l’Université de Lund
« Le fait est que cette méthode simple et rapide peut fournir beaucoup plus d’informations à partir d’examens déjà effectués en routine dans le cadre des soins primaires, mais aussi dans certaines investigations de soins de santé spécialisées. Dans sa phase initiale, la méthode peut soutenir le diagnostic de la démence, cependant, il est également probable qu’il ait d’autres applications en neuroradiologie. »
Aide à la décision fiable
Il s’agit d’une application clinique bien validée d’algorithmes basés sur l’IA, qui a le potentiel de devenir une forme rapide et fiable d’aide à la décision qui réduit efficacement le nombre de faux négatifs. Les chercheurs pensent que cette solution peut améliorer les diagnostics en soins primaires et ainsi optimiser le flux des patients vers des soins spécialisés.
« Il s’agit d’une avancée majeure pour le diagnostic par imagerie », déclare Meera Srikrishna, postdoctorante à l’Université de Göteborg et auteur principal de l’étude publiée dans la revue Alzheimer’s & Dementia.
« Il est désormais possible de mesurer la taille de différentes structures ou régions du cerveau de manière similaire à l’analyse avancée des images IRM. Le logiciel permet de segmenter les parties constitutives du cerveau dans l’image et de mesurer son volume, même si la qualité de l’image n’est pas aussi élevée avec CT. »
Applications pour d’autres maladies cérébrales
Le logiciel a été formé sur les images d’un total de 1 117 personnes, qui ont toutes subi une imagerie par tomodensitométrie et IRM. L’étude actuelle a principalement porté sur des personnes âgées en bonne santé et des patients atteints de diverses formes de démence. Une autre application sur laquelle l’équipe étudie actuellement concerne l’hydrocéphalie à pression normale (NPH).
Avec NPH, l’équipe a obtenu de nouveaux résultats indiquant que la méthode peut être utilisée aussi bien lors du diagnostic que pour surveiller les effets du traitement. L’HNP est une maladie qui survient particulièrement chez les personnes âgées, dans laquelle du liquide s’accumule dans le système ventriculaire cérébral et entraîne des symptômes neurologiques. Environ deux pour cent de toutes les personnes de plus de 65 ans sont concernées. Étant donné que le diagnostic peut être compliqué et que la maladie risque d’être confondue avec d’autres maladies, de nombreux cas risquent de passer inaperçus.
L’HNP est difficile à diagnostiquer, et il peut également être difficile d’évaluer en toute sécurité l’effet de la chirurgie de dérivation pour drainer le liquide dans le cerveau. Nous pensons donc que notre méthode peut faire une grande différence dans la prise en charge de ces patients. »
Michael Schöll, professeur à l’Académie Sahlgrenska
Le logiciel a été développé sur plusieurs années et le développement se poursuit désormais en coopération avec des cliniques en Suède, au Royaume-Uni et aux États-Unis, ainsi qu’une entreprise, ce qui est une condition préalable à l’approbation et au transfert de l’innovation dans le domaine de la santé.
