Analyse av kunstig intelligens av innledende skanningsutvikling av traumatisk hjerneskadet pasient for å forutsi nevrologisk utfall (RADIOMIC-TBI)

Traumatisk hjerneskade er en vanlig og alvorlig patologi, ansvarlig for en viktig morbi-dødelighet. TBI kan betraktes som et komplekst sett av nosologiske enheter med forskjellig evolusjon med vanskelig tidlig identifisering, mens hovedproblemet med denne patologien avhenger av forebygging og håndtering av lesjonene forårsaket av den første cerebrale aggresjonen.

Ulike evolusjonære profiler ser ut til å eksistere og eksisterer noen ganger side om side: ødemutvikling, hemorragisk transformasjon og/eller problemer med resorpsjon av cerebrospinalvæske (CSF) med hydrocephalus.

Foreløpig er det ingen bildebehandlingsmetoder som kan brukes i daglig klinisk behandling som tillater visualisering, kvantifisering og prediksjon av disse forskjellige lesjonsutviklingene

CT-skanning er referansebildemetoden for TBI-pasientovervåking. Det tillater en lesjonsbeskrivelse, en terapeutisk tilpasning og en evaluering av prognosen.

Selv om det brukes som en rutineundersøkelse, forblir analysen av cerebrale skannere manuell og ikke-kvantitativ, noe som gir en liten informativ analyse når det gjelder lesjonsutvikling.

Nylig er det etablert at den automatiske MR-analysen med AI-tilnærming tillater:

1. – Å vise sider ved bilder som ikke kan sees med det blotte øye
2. - For å automatisk segmentere og kvantifisere de forskjellige vevene (ødem, blødning...). De første testene på denne typen analyser på CT-skanninger viser at denne teknologien kan overføres fra MR til CT-skanninger, og enda viktigere, den bringer ut ny kvantitativ informasjon om utviklingen av cerebrale lesjoner.