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AVC: UN ALGORITHME DE DÉTECTION DE L'INFARCTUS CÉRÉBRAL AU SCANNER PLUS PERFORMANT QUE DES MÉDECINS
La prise en charge des AVC à la phase aiguë a progressé de manière importante avec la thrombectomie mécanique endovasculaire. Mais l'un des critères de sélection des patients implique d'estimer la zone cérébrale touchée de manière permanente par le coeur ischémique afin de déterminer le bénéfice potentiel en restaurant le flux sanguin vers la pénombre ischémique, exposent le Dr James Michael Hillis du Massachusetts General Hospital/Harvard Medical School à Boston et ses collègues dans le résumé de leur communication.
Pour cela, les médecins utilisent notamment des techniques d'imagerie cérébrale avancée comme le scanner de perfusion ou l'IRM mais ces machines ne sont pas aussi fréquentes que les scanners sans contraste dans les établissements de santé.
Les chercheurs ont donc développé puis évalué un algorithme d'apprentissage profond pour détecter le coeur ischémique et quantifier son volume sur des images de scanner sans contraste.
Pour cela, ils ont utilisé un total de 1.896 images cérébrales de scanner et d'IRM appariées comme base d'entraînement de l'algorithme. Ils ont également segmenté des régions de diffusion réduite sur les images IRM et les ont enregistrées dans les scanners.
L'algorithme a été ensuite entraîné avec uniquement les scanners cérébraux et les segmentations.
Les chercheurs ont ensuite soumis 150 paires d'images à l'algorithme et à trois neuroradiologues expérimentés.
L'algorithme a réussi à détecter le coeur ischémique avec une sensibilité de 96% et une spécificité de 72% et à détecter un coeur ischémique d'au moins 5 mL avec une sensibilité de 78% et une spécificité de 78%. Ce seuil sera utilisé pour la mise en oeuvre de l'algorithme en clinique afin de réduire les faux positifs, précisent les auteurs.
De leur côté, les trois neuroradiologues ont identifié le coeur ischémique sur les scanners avec une sensibilité de 64% et une spécificité de 91%.
Concernant la quantification du volume du coeur ischémique, l'algorithme a donné des valeurs avec un écart correct dans 83% des cas pour des volumes de 20 à 50 mL et dans 97% des cas pour des volumes de plis de 50 mL.
Le taux de prédiction correct moyen des trois médecins était de respectivement 23% et 38%.
Ces résultats indiquent que cet algorithme pourrait être utile dans les unités prenant en charge les AVC, en particulier dans les hôpitaux n'ayant pas d'accès en routine à un scanner de perfusion ou à une IRM, concluent les chercheurs.
ld/nc/APMnews
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AVC: UN ALGORITHME DE DÉTECTION DE L'INFARCTUS CÉRÉBRAL AU SCANNER PLUS PERFORMANT QUE DES MÉDECINS
La prise en charge des AVC à la phase aiguë a progressé de manière importante avec la thrombectomie mécanique endovasculaire. Mais l'un des critères de sélection des patients implique d'estimer la zone cérébrale touchée de manière permanente par le coeur ischémique afin de déterminer le bénéfice potentiel en restaurant le flux sanguin vers la pénombre ischémique, exposent le Dr James Michael Hillis du Massachusetts General Hospital/Harvard Medical School à Boston et ses collègues dans le résumé de leur communication.
Pour cela, les médecins utilisent notamment des techniques d'imagerie cérébrale avancée comme le scanner de perfusion ou l'IRM mais ces machines ne sont pas aussi fréquentes que les scanners sans contraste dans les établissements de santé.
Les chercheurs ont donc développé puis évalué un algorithme d'apprentissage profond pour détecter le coeur ischémique et quantifier son volume sur des images de scanner sans contraste.
Pour cela, ils ont utilisé un total de 1.896 images cérébrales de scanner et d'IRM appariées comme base d'entraînement de l'algorithme. Ils ont également segmenté des régions de diffusion réduite sur les images IRM et les ont enregistrées dans les scanners.
L'algorithme a été ensuite entraîné avec uniquement les scanners cérébraux et les segmentations.
Les chercheurs ont ensuite soumis 150 paires d'images à l'algorithme et à trois neuroradiologues expérimentés.
L'algorithme a réussi à détecter le coeur ischémique avec une sensibilité de 96% et une spécificité de 72% et à détecter un coeur ischémique d'au moins 5 mL avec une sensibilité de 78% et une spécificité de 78%. Ce seuil sera utilisé pour la mise en oeuvre de l'algorithme en clinique afin de réduire les faux positifs, précisent les auteurs.
De leur côté, les trois neuroradiologues ont identifié le coeur ischémique sur les scanners avec une sensibilité de 64% et une spécificité de 91%.
Concernant la quantification du volume du coeur ischémique, l'algorithme a donné des valeurs avec un écart correct dans 83% des cas pour des volumes de 20 à 50 mL et dans 97% des cas pour des volumes de plis de 50 mL.
Le taux de prédiction correct moyen des trois médecins était de respectivement 23% et 38%.
Ces résultats indiquent que cet algorithme pourrait être utile dans les unités prenant en charge les AVC, en particulier dans les hôpitaux n'ayant pas d'accès en routine à un scanner de perfusion ou à une IRM, concluent les chercheurs.
ld/nc/APMnews