Etude scannographique de la densité myocardique dans l'infarctus immédiatement après angioplastie percutanée (un outil pour l'évaluation des zones d'obstruction microvasculaire)

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Evaluation de l'infarctus du myocarde aigu reperfusé en scanner muti-détecteurs après angioplastie coronaire percutanée (comparaison avec l'IRM)

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Téléradiologie en 2003 (état de l'art et description d'une expérience originale internationale)

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IRM de diffusion (méta-analyse et application à l'imagerie des adénopathies médiastinales)

L'objectif de ce travail était d'étudier l'IRM de diffusion dans l'imagerie des ganglions. Nous avons, dans une première partie, effectué un état de l'art sur la valeur diagnostique de l'IRM de diffusion corps entier dans le bilan initial et la stadification Ann -Ar bor des lymphomes. Cette méta-analyse a porté sur six études incluant au total 134 patients atteints de lymphome. Elle a montré une bonne concordance de l'IRM de diffusion corps entier avec la stadification Ann-Abor réalisée avec le PET-CT seul (K=0.83) et le PET-CT en association avec l'anatomopathologie et la surveillance clinique (gold-standard hybride) (K=0.89). La sensibilité (0,94) et la spécificité (0.86) moyennes semblent bonnes. Les données paraissent toutefois insuffisantes pour modifier les pratiques actuelles. Dans une seconde partie, nous nous sommes intéressés à l'IRM de diffusion dans l'étude des ganglions médiastinaux. L 'IRM de diffusion thoracique est de réalisation difficile en raison de l'importance des artefacts de mouvement, ainsi que des artefacts de susceptibilité magnétique rendant difficile l'obtention d'une saturation de graisse homogène. Nous avons optimisé une séquence DWIBS (Diffusion Weighted Imaging with Background Suppression) puis l'avons évalué de façon qualitative et quantitative. Cette étude a montré la supériorité de la séquence DWIBS sur la diffusion classique avec saturation spectrale de la graisse. La réalisation des séquences DWIBS en respiration libre sans synchronisation respiratoire n'a pas entrainé d'altération qualitative ni de perte significative du signal. Pour conclure, ces études confirment la faisabilité et l'intérêt de l'IRM de diffusion dans l'étude des ganglions en imagerie oncologique, que ce soit pour une utilisation corps entier ou ciblée, malgré des difficultés techniques réelles, et une place qui reste à définir dans les schémas diagnostiques.LYON1-BU Santé (693882101) / SudocSudocFranceF

Automatic analysis of negation cues and scopes for medical texts in French using language models

Objective.Correct automatic analysis of a medical report requires the identification of negations and their scopes. Since most of available training data comes from medical texts in English, it usually takes additional work to apply to non-English languages. Here, we introduce a supervised learning method for automatically identifying and determining the scopes and negation cues in French medical reports using language models based on BERT.Methods.Using a new private corpus of French-language chest CT scan reports with consistent annotation, we first fine-tuned five available transformer models on the negation cue and scope identification task. Subsequently, we extended the methodology by modifying the optimal model to encompass a wider range of clinical notes and reports (not limited to radiology reports) and more heterogeneous annotations. Lastly, we tested the generated model on its initial mask-filling task to ensure there is no catastrophic forgetting.Results.On a corpus of thoracic CT scan reports annotated by four annotators within our team, our method reaches a F1-score of 99.4\% for cue detection and 94.5\% for scope detection, thus equaling or improving state-of-the art performance. On more generic biomedical reports, annotated with more heterogeneous rules, the quality of the automatic analysis of course decreases, but our best-of-the class model still delivers very good performance, with F1-scores of 98.2\% (cue detection), and 90.9\% (scope detection). Moreover, we show that fine-tuning the original model for the negation identification task preserves or even improves its performance on its initial fill-mask task, depending on the lemmatization.Conclusion.Considering the performance of our fine-tuned model for the detection of negation cues and scopes in medical reports in French and its robustness with respect to the diversityof the annotation rules and the type of biomedical data, we conclude that it is suited for utilization in a real-life clinical context

Artificial Intelligence as a Decision-Making Tool in Forensic Dentistry: A Pilot Study with I3M

International audienceExpert determination of the third molar maturity index (I3M) constitutes one of the most common approaches for dental age estimation. This work aimed to investigate the technical feasibility of creating a decision-making tool based on I3M to support expert decision-making. Methods: The dataset consisted of 456 images from France and Uganda. Two deep learning approaches (Mask R-CNN, U-Net) were compared on mandibular radiographs, leading to a two-part instance segmentation (apical and coronal). Then, two topological data analysis approaches were compared on the inferred mask: one with a deep learning component (TDA-DL), one without (TDA). Regarding mask inference, U-Net had a better accuracy (mean intersection over union metric (mIoU)), 91.2% compared to 83.8% for Mask R-CNN. The combination of U-Net with TDA or TDA-DL to compute the I3M score revealed satisfying results in comparison with a dental forensic expert. The mean ± SD absolute error was 0.04 ± 0.03 for TDA, and 0.06 ± 0.04 for TDA-DL. The Pearson correlation coefficient of the I3M scores between the expert and a U-Net model was 0.93 when combined with TDA and 0.89 with TDA-DL. This pilot study illustrates the potential feasibility to automate an I3M solution combining a deep learning and a topological approach, with 95% accuracy in comparison with an expert