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May 08, 2024

Données scientifiques volume 10, Numéro d'article : 518 (2023) Citer cet article

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L'embolie pulmonaire a une incidence et une mortalité élevées, surtout si elle n'est pas diagnostiquée. L'examen de choix pour le diagnostic de la maladie est l'angiographie pulmonaire par tomodensitométrie. Comme de nombreux facteurs peuvent conduire à des interprétations erronées et à des erreurs de diagnostic, différents groupes utilisent des méthodes d’apprentissage en profondeur pour améliorer ce processus. La précision du diagnostic de ces méthodes a tendance à augmenter en augmentant l'ensemble de données de formation. Les méthodes d’apprentissage profond peuvent potentiellement bénéficier de l’utilisation d’images acquises avec des appareils de différents fournisseurs. Au meilleur de nos connaissances, nous avons développé le premier ensemble de données publiques annotées au niveau des pixels et des images et le premier ensemble de données annotées au niveau des pixels contenant des examens effectués avec des équipements de Toshiba et GE. Cet ensemble de données comprend 40 examens, réalisés pour moitié avec chaque équipement, représentant des échantillons provenant de deux services médicaux. Nous avons également inclus des mesures liées aux conséquences cardiaques et circulatoires de l'embolie pulmonaire. Nous encourageons l'utilisation de cet ensemble de données pour développer, évaluer et comparer les performances de nouveaux algorithmes d'IA conçus pour diagnostiquer l'EP.

L'embolie pulmonaire (EP) a une incidence et une mortalité élevées. Cela se produit lorsqu’un caillot sanguin, provenant le plus souvent du système veineux profond, se déplace dans la circulation artérielle pulmonaire1. On estime que jusqu'à 300 000 décès par an se produisent aux États-Unis en raison du PE2. Moins de 10 % des décès surviennent chez les patients diagnostiqués et traités, ce qui indique une réduction potentielle de la mortalité en améliorant la précision du diagnostic de la maladie3.

L'angiographie pulmonaire par tomodensitométrie (CTPA) est l'examen de choix pour évaluer les patients atteints de PE4,5. Après perfusion intraveineuse de produit de contraste iodé, un scanner est réalisé lorsqu'il existe une opacification optimale de la circulation artérielle pulmonaire et que le thrombus est identifié comme un défaut de remplissage intraluminal.

L’interprétation des images CTPA est une tâche complexe : les radiologues doivent rechercher soigneusement les défauts de remplissage de contraste dans l’ensemble du système vasculaire artériel pulmonaire sur un grand nombre d’images. Des problèmes techniques, des facteurs liés au patient, des problèmes anatomiques et la présence d’autres pathologies6 peuvent conduire à des erreurs de diagnostic.

Les programmes de diagnostic assisté par ordinateur (CAO) visant à réduire ces erreurs peuvent réduire la mortalité. Plusieurs approches ont déjà été proposées7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29 ,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48 ; cependant, aucune solution définitive n’a encore été trouvée. Plus récemment, la création de techniques d’intelligence artificielle (IA), notamment l’utilisation de réseaux de neurones artificiels (ANN), pour résoudre ce problème a suscité un intérêt accru.

Les performances diagnostiques de ces techniques dépendent fortement de l’ensemble de données utilisé pour leur formation, car il doit contenir des examens aussi divers que ceux des applications réelles. La précision du diagnostic de ces méthodes a tendance à augmenter en augmentant l'ensemble de données de formation49.

L’obtention d’ensembles de données fiables constitue un obstacle considérable rencontré par les chercheurs, car cela prend du temps, nécessite des radiologues expérimentés pour reconnaître l’EP et dépend de la coopération des centres médicaux. De plus, pour convenir aux applications d’apprentissage supervisé, l’ensemble de données doit être annoté. Deux approches d'annotation différentes ont été utilisées dans les trois ensembles de données publiques disponibles : une annotation au niveau des pixels, dans laquelle tous les pixels du thrombus sont délimités comme une vérité terrain, et des annotations au niveau de l'image et de l'étude50, dans lesquelles les images avec un PE visible recevoir une étiquette, mais le thrombus lui-même n'est pas délimité. La première approche est plus polyvalente et peut être convertie en annotation au niveau de l’image, mais l’inverse n’est pas vrai.