Analyse van kunstmatige intelligentie van de evolutie van de eerste scan van een patiënt met traumatisch hersenletsel om de neurologische uitkomst te voorspellen (RADIOMIC-TBI)

Traumatisch hersenletsel is een veel voorkomende en ernstige pathologie, verantwoordelijk voor een belangrijke morbimortaliteit. TBI kan worden beschouwd als een complexe reeks nosologische entiteiten van verschillende evolutie met moeilijke vroege identificatie, terwijl het belangrijkste probleem van deze pathologie afhangt van preventie en beheer van de laesies veroorzaakt door de aanvankelijke cerebrale agressie.

Verschillende evolutionaire profielen lijken te bestaan ​​en bestaan ​​soms naast elkaar: evolutie van oedeem, hemorragische transformatie en/of cerebrospinale vloeistof (CSF) resorptieproblemen met verschijning van hydrocephalus.

Momenteel zijn er geen beeldvormingsmethoden die kunnen worden gebruikt in de dagelijkse klinische behandeling die een visualisatie, kwantificering en voorspelling van deze verschillende laesie-evoluties mogelijk maakt

CT-scan is de referentiebeeldvormingsmethode voor TBI-patiëntbewaking. Het maakt een laesiebeschrijving, een therapeutische aanpassing en een evaluatie van de prognose mogelijk.

Zelfs als het wordt gebruikt als een routineonderzoek, blijft de analyse van cerebrale scanners handmatig en niet-kwantitatief, die een beetje informatieve analyse maken wat betreft de evolutie van laesies.

Onlangs is vastgesteld dat de automatische MRI-analyse met AI-benadering het volgende mogelijk maakt:

1. - Om aspecten van afbeeldingen te tonen die niet met het blote oog te zien zijn
2. - Om automatisch de verschillende weefsels te segmenteren en te kwantificeren (oedeem, bloeding...). Eerste tests van dit soort analyses op CT-scans tonen aan dat deze technologie kan worden overgedragen van MRI naar CT-scans en wat nog belangrijker is, het brengt nieuwe kwantitatieve informatie over de evolutie van hersenlaesies naar voren.