L’objectif du projet est de développer des outils de reconnaissance automatique des cancers pulmonaires sur les scanners thoraciques de patients suivis pour un cancer pulmonaire. Pour cela, il faut créer une base de données en segmentant des tumeurs sur les scanners anonymisés qui servira à l’apprentissage automatique par Deep Learning. Les outils de reconnaissances des tumeurs doivent permettre de détecter automatiquement les cancers du poumon, afin d’augmenter les performances diagnostiques de radiologues et de diminuer leur temps d’interprétation. Enfin, l’outil développé devra également proposer une caractérisation histologique de la tumeur.
Amine BOUHAMAMA
L’étude porte sur les patients présentant des cancers pulmonaires de tous les sous types histologiques dont le scanner avant traitement est disponible. Une centaine de patient est prévu.
Recherche scientifique menée dans l’intérêt légitime de lutte contre le cancer (articles 6.1.f et 9.2.j du Règlement (UE) n° 2016/679)
Frank PILLEUL, Chef de Département du Service de Radiologie.
- CREATIS : Univ Lyon, INSA-Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, UJM-Saint Etienne, CNRS, Inserm, Centre Léon Bérard, CREATIS UMR 5220, U1206, F-69008, Lyon, France Il s’agit de l’antenne située au Centre Léon Bérard de l’équipe
- Hitachi Medical Systems S.A.S. Partenaire externe au CLB
5 ans après la publication scientifique