Apprentissage profond pour l'échographie cardiaque : des données brutes à un outil clinique
L'échographie est un moyen d'imagerie non invasif, multi-organe, portable et abordable. Dans un monde ou deux tiers des personnes n'ont pas accès à l'imagerie médicale, la démocratisation de l'échographie à l'ensemble du corps médical est un enjeu de santé publique. Cette démocratisation est en cours mais limitée par la difficulté de l'interprétation des examens échographiques nécessitants une grande expertise. DESKi développe des outils d'interprétation automatique d'échographie cardiaque grâce à des algorithmes de Deep learning. En partenariat avec le service d'écho-cardiologie du CHU de Bordeaux, l'objectif est de rendre accessible l'analyse d'expert à une plus large communauté médicale. L'objet de la présentation portera sur les particularités du partenariat avec le CHU de Bordeaux et les résultats de nos travaux de R&D concernant l'évaluation automatique de la fraction d'éjection du ventricule gauche, paramètre clé de l'analyse cardiaque. Concernant les travaux de recherche, une introduction sur l'échographie cardiaque et la fraction d'éjection ainsi qu'une brève revue de littérature sur l'interprétation vidéographique en Deep Learning seront présentés, puis les différents choix méthodologiques, fructueux comme infructueux, qui nous ont permis d'arriver à nos résultats. Nous aborderons tant la sélection et le pre-processing des données que les différentes architectures développées. L'approche globale sera de montrer comment à partir d'un besoin clinique, l'évaluation automatique de la fraction d'éjection, il est possible d'aboutir à un outil performant et déployable dans la pratique clinique.
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— ROADEF (@roadef) 7 février 2019
