GLADIMS
Détection de lésion active sans gadolinium par apprentissage profond
Michaël Sdika
CREATIS- CNRS UMR 5220, Inserm U1206
Université Claude Bernard LYON I, INSA-Lyon
Données en plus de la FMO : Oui
Étude dérivée de : NA
Inclusion et suivi : NA
Début des inclusions : NA
Fin du suivi : NA
Actuellement les patients atteints de sclérose en plaques sont suivis par une IRM au moins tous les trois ans avec injection de Gadolinum. La détection de lésions rehaussées après injection de Gadolinium pendant le suivi est essentielle pour adapter la stratégie thérapeutique. Du fait des données récentes sur l’accumulation de Gadolinium dans le cerveau, il est important de développer des solutions pour s’affranchir du Gadolinium en pratique clinique.
Nous proposons dans ce projet d’étudier si des informations sur l’aspect inflammatoire des tissus est porté par des séquences d’IRM conventionnelles actuellement utilisées en routine clinique et de caractériser cette information. Pour cela, nous allons développer et mettre en œuvre des méthodes spécifiques basées sur les récents et spectaculaires progrès réalisés par l’intelligence artificielle pour l’analyse d’image.
Nous espérons ainsi réduire, idéalement éliminer, l’utilisation du Gadolinium pour le suivi thérapeutique des patients.
La participation à ce projet de recherche est volontaire. Tout patient est libre de refuser d’y participer sans encourir aucune responsabilité.
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