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Publication et Vidéo dans le New Journal of Physics

La Maladie d’Alzheimer (MA) est l’une des maladies neurodégénératives les plus répandues dans le monde. Elle touche plus de 50 millions de personnes et ce nombre dépassera les 152 millions d’ici 2050, si cette situation perdure, constituant ainsi la principale cause de mortalité chez les personnes âgées. Au stade prodromique un sujet atteint de Trouble Cognitif Léger (TCL) peut évoluer vers la démence. Une des difficultés majeures actuelles est d’identifier, parmi les sujets TCL, ceux qui dans le temps vont développer une démence de type MA.

La Tomographie par Emission de Positrons (TEP) au 18 Fluoro-Deoxy-Glucose est une modalité d’imagerie moléculaire qui contribue au diagnostic précoce de cette maladie, en mesurant la consommation de Glucose des régions anatomiques du cerveau.

L’aide au diagnostic assistée par ordinateur que nous avons développée permet de répondre au défi de l’identification, sur l’image TEP d’un sujet, d’une MA au stade de TCL. A cet effet, un Réseau de Neurones Convolutif (RNC) pyramidal séparable profond est conçu sur la base d’un apprentissage des vues coronales, sagittales et axiales d’images TEP. Cette architecture 2D séparable a permis de réduire considérablement le nombre de paramètres d’apprentissage, comparée au classique RNC 3D, tout en donnant de meilleures performances en termes de taux de bonne classification.

L’approche développée, appliquée à la base de données Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) montre des très bons résultats (83 % de taux de bonne classification), comparés aux méthodes basées sur l’apprentissage automatique (en moyenne à 76 % de taux de bonne classification)à bases de réseaux de neurones profonds y compris les 3D RNC.

Partenaires  : Ces travaux sont le fruit d’une collaboration entre les équipes GSM et IMOTHEP
Organismes financeur : DHU-Imaging
Référence : Xiaoxi Pan ; Trong-Le Phan ; Mouloud Adel ; Caroline Fossati ; Thierry Gaidon ; Julien Wojak ; Eric Guedj, IEEE Transactions on Medical Imaging ( Volume : 40, Issue : 1, Jan. 2021)
https://ieeexplore.ieee.org/document/9187697
Contacts : Mouloud ADEL, Equipe GSM et Eric GUEDJ Equipe IMOTHEP