Retour d’expérience sur l’IA dans un projet de santé : imagerie cérébrale post-AVC
Francesca Galassi
Résumé
Francesca Galassi, Université de Rennes, IRISA, Inria
L’analyse automatique des IRM chez des patients post-AVC reste difficile en raison de la diversité des lésions et des autres anomalies cérébrales secondaires, ainsi que des variations entre patients et protocoles d’acquisition. Nous avons développé des modèles supervisés capables de segmenter automatiquement les lésions, intégrés dans StrokeSeg, un outil léger et directement utilisable en pratique clinique. En parallèle, nous explorons des approches non supervisées basées sur des modèles génératifs pour détecter d’autres anomalies, comme l’atrophie ou l’élargissement ventriculaire. L’ensemble de ces informations alimentera un modèle prédictif multimodal destiné à mieux anticiper la récupération et à personnaliser la prise en charge des patients post-AVC.
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Générique
Organisation
ARDoISE, Université de Rennes, Université Rennes 2, MSHB, Inserm, INRAE, Inria, CNRS, URFIST, Eskemm numérique, OSERen, CHU Rennes
Réalisation
CREA – Université Rennes 2
ARDoISE est un projet financé avec le soutien du Fonds National pour la Science Ouverte, labellisé Atelier de la donnée – recherche.data.gouv.fr
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