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Chirurgie esthétique

Une étude présente la première méthode automatique pour détecter et segmenter la cavité intra-utérine

Le syndrome de transfusion de jumeaux à jumeaux (TTTS) survient dans environ 10 à 15% des grossesses avec des jumeaux qui partagent le même placenta. En règle générale, ce syndrome apparaît avant 24 semaines de gestation en raison de communications vasculaires anormales situées à la surface du placenta. En conséquence, la circulation sanguine n'est pas équilibrée entre les deux jumeaux, ce qui diminue considérablement leurs chances de survie.

La photocoagulation fœtoscopique au laser est le traitement le plus efficace de ce syndrome et consiste à fermer les connexions vasculaires anormales situées à la surface du placenta pour séparer complètement la circulation sanguine vers les deux jumeaux, empêchant ainsi les complications liées au déséquilibre du flux sanguin, comme la mort par surcharge cardiaque, accouchement prématuré et fausse couche.

La manoeuvrabilité du fœtoscope inséré à travers la paroi utérine de la mère et la capacité de brûler tous les vaisseaux qui nécessitent d'être scellés dépendent de la bonne sélection du point d'entrée du fœtoscope à la surface de la cavité intra-utérine. La planification du meilleur point d'insertion avant l'opération nécessite une bonne compréhension de l'anatomie du patient, ce qui peut être réalisé en utilisant une représentation virtuelle de l'utérus de la mère, via l'imagerie par résonance magnétique.

Une étude récemment publiée dans l'édition en ligne avancée de la revue Transactions de l'IEEE sur l'imagerie médicale présente la première méthode automatique pour détecter et segmenter la cavité intra-utérine via trois vues (axiale, sagittale et coronale) de l'IRM au moyen de l'intelligence artificielle et des techniques d'apprentissage en profondeur.

Une étude menée par Miguel Ángel González Ballester, professeur chercheur ICREA au Département des technologies de l'information et de la communication (DTIC) de l'UPF, avec Jordina Torrents-Barrena, premier auteur de l'étude, Gemma Piella et Mario Ceresa, membres de l'UPF BCN MedTech Unité. Eduard Gratacós et Elisenda Eixarch, membres du Fetal i + D Fetal Medicine Research Center, BCNatal-Barcelona Center for Maternal-Fetal and Neonatal Medicine (Hospital Clínic and Hospital Sant Joan de Déu), IDIBAPS, sont co-auteurs de l'étude et responsable des cliniques.

La méthodologie présentée utilise des réseaux de neurones basés sur le nouveau paradigme des capsules pour capturer avec succès l'interdépendance de l'anatomie présente dans l'IRM, en particulier pour des cas de classe uniques (anatomies), tels que la cavité intra-utérine et / ou le placenta. « 

Jordina Torrents-Barrena, premier auteur de l'article

« La méthode conçue est basée sur un cadre d'apprentissage par renforcement qui utilise des capsules pour délimiter l'emplacement de l'utérus. Une architecture de capsule est ensuite conçue pour segmenter (ou affiner) toute la cavité intra-utérine », ajoute Torrents-Barrena. Ce dernier réseau code les caractéristiques les plus discriminantes et les plus robustes de l'image.

La méthode proposée est évaluée par 13 mesures de performance et est également comparée à 15 réseaux de neurones qui ont déjà été publiés dans la littérature. « Notre méthode d'intelligence artificielle a été formée à l'aide de l'imagerie par résonance magnétique de 71 grossesses », affirme Torrents-Barrena.

«Avoir une représentation tridimensionnelle nous permet d'évaluer différents points d'entrée et de choisir celui qui offre la meilleure visibilité de tous les vaisseaux placentaires avec le moindre mouvement», commente Elisenda Eixarch, co-auteur de l'étude. « Sans aucun doute, l'application de cette technologie nous permettra d'évoluer vers une chirurgie plus sûre et plus précise », ajoute-t-elle.

En moyenne, la méthodologie présentée obtient une performance de segmentation de plus de 91% pour tous les tests et comparaisons, soulignant le potentiel de cette approche pour une utilisation dans la pratique clinique quotidienne comme méthode de planification chirurgicale.

La source:

Universitat Pompeu Fabra – Barcelone

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