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Evaluation de l'apport d'un outil de segmentation automatique pour le suivi longitudinal des lésions de sclérose en plaques en irm cérébrale - 28/02/23

Doi : 10.1016/j.neurad.2023.01.148 
Manon Rival 1, 3, Sabine Laurent-Chaballier 2, Thibault Mura 2, Giovanni Castelnovo 1, Eric Thouvenot 1, 3
1 Department of Neurology, Nîmes University Hospital Center, Univ. Montpellier, Nimes, France 
2 Department of Biostatistics, Clinical Epidemiology, Public Health and Innovation in Methdology (BESPIM), Nîmes University Hospital Center, Univ. Montpellier, Nimes, France 
3 IGF, Univ. Montpellier, CNRS, INSERM, Montpellier, France 

Résumé

Introduction

L'IRM cérébrale a une place centrale dans le diagnostic, le pronostic et le suivi des patients atteints de sclérose en plaques (SEP) (1). Elle guide les adaptations thérapeutiques avec un objectif de Non Evidence of Disease Activity (NEDA) en détectant avec une grande sensibilité son activité inflammatoire (2,3). Son interprétation chronophage est sujette à une importante variabilité inter- et intra-observateur (4). Des algorithmes rapides et reproductibles basé sur l'intelligence artificielle sont en développement pour segmenter automatiquement les lésions de SEP en IRM cérébrale.

Méthodes

Dans une population de 23 patients suivie après un syndrome cliniquement isolé (CIS), nous avons mesuré la modification de la sensibilité de détection des conversions radiologiques et des lésions actives pour 2 lecteurs experts induite par la segmentation automatique par Pixyl.Neuro® (5). Ensuite, l'effet de la segmentation automatique sur les performances (nombre de lésions actives d’écart par rapport à l'expert) et sur le temps de lecture dans le suivi IRM 17 patients CIS a été évalué pour 8 neurologues juniors et 7 seniors en analyse multivariée.

Résultats

Au total, 5,7% des conversions (N=2) de CIS en SEP et 6,5% des lésions (N=4) non détectées par le consensus d'experts ont été récupérées par Pixyl.Neuro®. Le nombre de lésions d’écart par rapport à la référence était augmenté par l'accès à la segmentation automatique de Pixyl.Neuro (estimate 0,348, p<0,001) et diminué chez les seniors face aux juniors (estimate -0,173, p=0,014) (Table 1). Le temps de lecture était diminué par la segmentation automatique (estimate -50,8, p=0,003) et augmenté chez les seniors (estimate 43,5, p=0,010).

Conclusion

Le recours à une segmentation automatique a amélioré la sensibilité de détection de l'EDA chez les experts, et réduit le temps de lecture en augmentant les lésions faux positif chez les neurologues seniors et juniors. L'usage de cet outil nécessite une bonne connaissance de la maladie pour éviter une escalade thérapeutique inadaptée, mais pourrait en pratique courante rendre l'interprétation des IRM moins chronophage pour les radiologues et les neurologues spécialistes.

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Vol 50 - N° 2

P. 201 - mars 2023 Retour au numéro
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  • L'atteinte du tronc cérébral: quand ce n'est pas tumoral.
  • Yahya EL HARRAS, Safaa CHOAYB, Najwa ECH-CHERIF KETTANI, Meryem FIKRI, Mohamed JIDDANE, Firdaous TOUARSA
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