Dossier

Intérêt de l’IA pour la détection des malformations labyrinthiques à partir de données d’imagerie médicale

Mis en ligne le

31 déc. 2023

Auteur

A. Attyé

Cet article synthétise les perspectives d’utilisation de l’intelligence artificielle supervisée et non supervisée (entraînée par un expert ou détectant les anomalies en autonomie) dans la détection de malformations labyrinthiques classiques ; mais également dans la détection de celles qui sont invisibles à l’œil nu par un radiologue expert, à partir de données d’imagerie en coupes (scanner, cone beam ou imagerie par résonance magnétique).

En plus de faciliter la détection syndromique et d’aider au planning préopératoire, l’ambition de cette nouvelle génération de logiciel est d’avancer dans la compréhension et le dépistage précoce des atteintes méniériformes pour les patients porteurs de troubles cochléovestibulaires.

L’imagerie labyrinthique est classiquement réalisée à la recherche d’informations anatomiques sur la cochlée et ses structures environnantes, et pour la détection de maladies de l’oreille interne ou du conduit auditif interne. En scanner et cone beam, elle permet, à l’aide de rayons X, l’analyse du labyrinthe osseux, des fenêtres, de l’aqueduc de la cochlée et du vestibule, la détection des malformations congénitales, des traumatismes osseux ou des pathologies périlabyrinthiques comme les otospongioses. L’imagerie par résonance magnétique (IRM) ajoute l’étude du contenu liquidien à la recherche…