Développement d’outils compatibles avec l’IA pour l’imagerie clinique avancée PET/CT chez les patients atteints de cancer
Plus de 200 000 nouveaux cas de cancer sont diagnostiqués chaque année au Canada. Avec l’imagerie utilisant une modalité appropriée, de nombreux types de cancer qui se manifestent sous forme de tumeurs solides peuvent être détectés, traités ou gérés efficacement. La tomographie par émission de positons (TEP) combinée à la tomodensitométrie (CT) est la principale modalité d’imagerie dans divers types de cancers. Des études scientifiques ont démontré que mesurer la taille, la forme et la texture des tumeurs à partir des images TEP/CT peut aider à identifier les patients à haut risque de récidive précoce du cancer, ou pour lesquels le traitement standard pourrait échouer. Néanmoins, le processus de lecture d’images en clinique demeure en grande partie qualitatif, puisque la délimitation manuelle des tumeurs par les radiologues peut réduire considérablement le débit des patients et augmenter les temps d’attente des scans. L’objectif de ce projet est de concevoir des outils d’intelligence artificielle (IA) pour aider les radiologistes et les scientifiques à détecter et délimiter automatiquement les tumeurs dans les images TEP/CT. En collaboration avec Microsoft, nous déployerons ces outils dans le nuage et les rendrons accessibles aux médecins praticiens et aux chercheurs en oncologie chez BC Cancer. Les avantages attendus de l’analyse d’images PET/CT activée par IA incluent un diagnostic plus rapide, des plans de traitement plus personnalisés, de meilleurs résultats de traitement et une réduction des coûts de santé au Canada.
Voir la description complète du projetArman Rahmim
Centre de développement Microsoft Canada
Sciences de la vie
Sciences de la santé et technologies connexes; Technologie
L’Université de la Colombie-Britannique
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