Evaluation d'une méthode de segmentation sémantique pour traiter les images d'échographie pleuropulmonaire de patients Covid19

Biquet, Emma (2022) Evaluation d'une méthode de segmentation sémantique pour traiter les images d'échographie pleuropulmonaire de patients Covid19. Thèse d'exercice en Thèses > Médecine spécialisée, Université Toulouse III - Paul Sabatier.

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Résumé en français

Contexte : Pandémie à Covid 19 ; difficulté d'accessibilité au scanner des patients intubés les plus graves ; développement de l'intelligence artificielle en médecine avec des résultats prometteurs. Objectifs : Développer un outil grâce à l'intelligence artificielle capable d'identifier les patterns retrouvés dans la pneumopathie à Covid 19 sur une échographie pleuropulmonaire. Méthodes : Etude prospective effectuée au CHU de Toulouse et à l'hôpital de Cayenne incluant 58 patients entre juin 2020 et mars 2021 ayant une PCR Covid positive et présentant une insuffisance respiratoire aigüe. Tous les patients inclus ont eu une échographie pleuropulmonaire par un praticien expérimenté. Les images ont été analysés par ces mêmes praticiens, les éléments d'intérêt ont été contourés et labellisés en 5 classes : plèvre ; ligne A ; lignes B ; lignes C et le background. Ces données ont été traitées avec une méthode informatique de segmentation sémantique créant un réseau de neurones à convolution. Résultats : Au total, 5 000 éléments ont été contourés et labellisés à partir des échographies de 58 patients. Ces 5 000 éléments ont été divisés en 5 sous-groupes dont 4 pour entrainer et tester le réseau neural et 1 pour valider le système. Le réseau neural DeepLab semblerai être le meilleur modèle de segmentation en Recall (sensibilité) et F1. La courbe ROC qui émane du sous-groupe validation retrouve une AUC à 0,96 pour la ligne A ; 0,97 pour les lignes B ; 0,95 pour le profil C. Conclusion : Le réseau neural DeepLab de segmentation sémantique entrainé permet d'identifier les différentes anomalies sur une échographie pleuropulmonaire de patient présentant une pneumopathie à Covid-19 avec une sensibilité et spécificité proche de 100%.

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