# Détection automatisée en temps réel des anomalies échographiques dans les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin avec une intelligence artificielle

Jérémy Delaire

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Jérémy Delaire. Détection automatisée en temps réel des anomalies échographiques dans les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin avec une intelligence artificielle. Hépatologie et Gastroentérologie. 2025. dumas-05406661

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UNIVERSITÉ DE PICARDIE JULES VERNE

FACULTÉ DE MÉDECINE D'AMIENS

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ANNÉE 2025

Thèse n°2025 – 65

THÈSE POUR LE DIPLÔME D'ÉTAT DE DOCTEUR EN MÉDECINE

SPÉCIALITÉ : HÉPATO-GASTROENTÉROLOGIE

Présentée et soutenue publiquement le 4 juillet 2025 par

Monsieur Jérémy DELAIRE

Détection automatisée en temps réel des anomalies échographiques dans les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin avec une intelligence artificielle

**Président du Jury** : Monsieur le Professeur Éric NGUYEN KHAC

**Membres du Jury** : Monsieur le Professeur Thierry YZET

Monsieur de Docteur Franck BRAZIER

Madame le Docteur Clara YZET

**Directeur de Thèse** : Monsieur le Professeur Mathurin FUMERY
Remerciements

À mon Président de Jury,

Monsieur le Professeur Éric NGUYEN-KHAC

Professeur des Universités – Praticien Hospitalier (Hépato-Gastroentérologie)

Chef du Service d'Hépato-gastroentérologie

Directeur adjoint du Laboratoire GRAP INSERM U1247

Président du CRBSP du CHU d'Amiens

Vous me faites l'honneur de présider mon jury de thèse et de juger ce travail.

Je vous remercie pour vos apprentissages durant ces années en tant qu'interne dans votre
service.

Soyez assuré de mon profond respect et de ma plus sincère reconnaissance.
À mon Juge,

Monsieur le Professeur Thierry YZET

Professeur Associé de Radiologie

CHU AMIENS

Chef du Pôle Imagerie

Vous me faites l'honneur de juger ce travail de thèse.

Je vous en remercie.

Soyez assuré de mon profond respect et de ma reconnaissance.
À mon Juge,

Monsieur le Docteur Franck BRAZIER

Praticien Hospitalier

(Hépato-Gastroentérologie)

Tu me fais l'honneur de juger ce travail de thèse.

Je te remercie pour les connaissances que tu m'as transmises pendant mon internat, et pour
ton exigence dans le travail et ton dévouement auprès des patients.

Tu es un médecin passionné et c'est inspirant de travailler à tes côtés.

Que ce travail soit l'expression de mon respect et de ma sympathie.
À mon Juge,

Madame le Docteur Clara YZET

Maître de conférences des Universités

Praticien Hospitalier

(Hépato-Gastroentérologie)

Tu me fais l'honneur de juger ce travail de thèse.

Je te remercie pour les connaissances que tu m'as transmises pendant mon internat, toujours
avec bonne humeur et bienveillance, et pour ta créativité et ta rigueur dans le travail.

Tu es un médecin passionné et c'est inspirant de travailler à tes côtés.

Que ce travail soit l'expression de mon respect et de ma sympathie.
Monsieur le Professeur Mathurin FUMERY

Professeur des Universités

Praticien Hospitalier

(Hépato-Gastroentérologie)

Tu me fais l'honneur de diriger ce travail de thèse.

Je te remercie de m'avoir fait confiance et accompagné tout au long de ce travail et pour ton
aide précieuse durant la rédaction de cette thèse.

Merci pour tout l'enseignement transmis au cours de mon internat, pour ta rigueur, ta disponibilité et ta bienveillance.

Tu es un médecin passionné et c'est inspirant de travailler à tes côtés.

Que ce travail soit l'expression de mon admiration et de ma gratitude.
À,

Monsieur Cyrille CHAIDRON

&

Monsieur Noureddine MOHTARAM

Je vous remercie chaleureusement pour votre implication et la qualité de votre travail dans le développement des volets « traitement de l'image » et informatique de ce projet. Votre expertise et votre disponibilité ont pleinement contribué à l'aboutissement de cette thèse. J'ai beaucoup apprécié la qualité de notre collaboration.
## Abréviations

CHU : Centre Hospitalier Universitaire

CNN : Réseaux de neurones convolutifs

IA : Intelligence artificielle

IQR : Interquartile Range

MC : Maladie de Crohn

MICI : Maladie inflammatoire chronique intestinale

RCH : Rectocolite hémorragique

TNP : Tube non pathologique

TP : Tube pathologique

ViT : Transformateur de vision
# Sommaire

<table><tr><td>1.</td><td>Introduction</td><td>10</td></tr><tr><td>2.</td><td>Matériels et méthodes</td><td>13</td></tr><tr><td>A.</td><td>Population d'étude</td><td>13</td></tr><tr><td>B.</td><td>Échographie intestinale</td><td>13</td></tr><tr><td>C.</td><td>Analyse et classement des images</td><td>14</td></tr><tr><td>D.</td><td>Traitement de l'image et modèle d'IA utilisés</td><td>15</td></tr><tr><td>E.</td><td>Étude de concordance</td><td>16</td></tr><tr><td>F.</td><td>Statistiques</td><td>17</td></tr><tr><td>3.</td><td>Résultats</td><td>17</td></tr><tr><td>A.</td><td>Caractéristiques de la population</td><td>17</td></tr><tr><td>B.</td><td>Performance du modèle d'intelligence artificielle</td><td>18</td></tr><tr><td>C.</td><td>Concordance entre novice et expert</td><td>20</td></tr><tr><td>4.</td><td>Discussion</td><td>21</td></tr><tr><td>5.</td><td>Conclusion</td><td>26</td></tr><tr><td>6.</td><td>Références bibliographiques</td><td>27</td></tr><tr><td>7.</td><td>Résumé</td><td>31</td></tr><tr><td>8.</td><td>Abstract</td><td>32</td></tr></table>
# 1. Introduction

La maladie de Crohn (MC) et la rectocolite hémorragique (RCH) sont deux maladies inflammatoires chroniques intestinales (MICI) pouvant toucher l'ensemble du tube digestif de la bouche à l'anus pour la première, et limitée au cadre recto-colique pour la seconde, avec une extension variable. Elles évoluent par périodes de poussées et de rémissions successives responsables de la destruction progressive de la paroi intestinale. Alors que la MC est caractérisée par une atteinte transmurale[1,2], la RCH a longtemps été considérée comme une pathologie superficielle, mais des travaux plus récents suggèrent des modifications histologiques plus profondes, avec notamment une atteinte de la couche sous-muqueuse visible à l'imagerie en coupe[3-5].

Avec l'avènement des thérapies avancées, de nouveaux objectifs thérapeutiques plus ambitieux ont émergé afin de modifier l'histoire naturelle de la maladie. Récemment, la cicatrisation muqueuse s'est imposée comme le principal objectif au cours de la MC et la RCH. Parallèlement, il a été démontré que des stratégies de « contrôle serré » avec des évaluations objectives répétées de l'activité de la maladie permettaient d'atteindre plus souvent cet objectif [6-10]. La coloscopie, qui a longtemps été considérée comme l'examen de référence pour évaluer l'activité d'une MICI, est un examen invasif, mal accepté par les patients[11], et pouvant mener à des complications[12]. Des outils non invasifs et moins coûteux de l'évaluation de l'activité sont devenus indispensables.

Ainsi, le dosage de la calprotectine fécale[13,14], et l'imagerie en coupe abdominale (entéro-IRM, tomodensitométrie injectée, et échographie du tube digestif) sont performants et validés pour évaluer l'activité de la maladie[10,15-17].

L'utilisation de la calprotectine fécale est limitée par l'existence de faux positifs, une variabilité intra et inter-individuelle et l'incapacité à déterminer l'étendue, ou la présence de complications de la maladie[13]. C'est aussi un examen mal accepté par les patients avec un taux de retour limité[11].

À l'inverse, l'imagerie en coupe permet une évaluation transmurale de la maladie, de son extension, et la recherche de complications (sténose, abcès, fistule), pouvant orienter sur la
gravité[15,18]. L'entéro-IRM est coûteuse, peu accessible et d'acceptabilité limitée[19], ce qui limite sa répétition en soins courants.

L'échographie intestinale s'est récemment imposée comme une alternative à la calprotectine et à l'entéro-IRM pour évaluer de façon non-invasive l'activité des MICI. L'échographie est un outil accessible, pouvant être pratiqué en routine en consultation ou au lit du patient, peu coûteux, non irradiant et très bien accepté[11,19,20]. De nombreuses études soulignent sa performance pour le diagnostic[21-23], la prédiction de la réponse au traitement[5,24-26] et montrent une concordance significative entre l'activité échographique et endoscopique[4,15,19,27,28], voire histologique dans la RCH[29]. Enfin, l'échographie possède un impact sur l'amélioration de la prise en charge clinique en contribuant à la prise de décision en temps réel par les praticiens et à l'éducation thérapeutique des patients[28,30]. Les consensus STRIDE 2 et ECCO considèrent donc l'échographie comme un outil efficace pour le diagnostic et le suivi des patients atteints de MICI, et comme une bonne alternative à l'évaluation endoscopique.

Les signes échographiques les plus significativement associés à l'activité endoscopique et les plus reproductibles sont l'épaisseur pariétale (actif > 3mm) et la présence d'un signal doppler intra ou extra-pariétal[5,16,23,27,31-35]. Plusieurs études montrent une bonne concordance inter-observateurs suggérant des résultats reproductibles[36,37].

L'échographie du tube digestif est encore à ce jour un outil difficile à appréhender par les gastroentérologues[38]. Elle nécessite une expertise importante[33,36] et l'accès à la formation et à son utilisation dans le soin courant reste limité[39].

L'intelligence artificielle (IA) et l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont été développées dans le domaine médical et notamment en imagerie gastro-entérologique pour aider le praticien et faciliter la détection des anomalies[40]. Par ailleurs, de nouveaux modèles d'IA semblables au CNN, les transformateurs de vision (ViT), semblent avoir une meilleur capacité d'analyse et de compréhension des images complexes d'imagerie médicale[41].

Deux études ont évalué l'intérêt de l'IA et des CNN pour détecter l'activité d'une MICI à partir d'images d'échographie. Dans l'étude de Carter et al.[42], la performance, la sensibilité et la spécificité du modèle pour cette tâche étaient respectivement de 90%, 86% et 94%, avec une
AUC de 0,97 suggérant une très bonne performance. Néanmoins, le nombre d'images utilisées pour l'entraînement et la validation du CNN était faible, de l'ordre de 1008 images réparties en 50% normales et 50% pathologiques. La seconde étude de Kumaralingam et al.[43], visait à développer un modèle d'IA permettant de mesurer automatiquement l'épaisseur de la paroi intestinale chez des patients pédiatriques atteints d'une MICI, et ainsi de classer les images comme étant pathologiques ou non. La sensibilité et la spécificité pour un seuil d'épaisseur pariétale de 2 mm étaient excellentes, respectivement de 90% et 94%. La corrélation entre les mesures automatisées et manuelles était bonne, avec un coefficient de corrélation de 0,89. Néanmoins, le nombre d'images utilisées pour l'entraînement et la validation du modèle était également faible, avec un total de 612 images annotées. Aussi, la seule caractéristique pathologique échographique prise en compte pour discriminer les tubes pathologiques et normaux, bien que pertinente, était l'épaisseur de la paroi intestinale. Par ailleurs ces deux études ne permettaient pas une analyse dynamique, en temps réel, du tube digestif.

Par conséquent, notre objectif premier était de développer et de valider les performances d'un modèle d'IA, capable de détecter automatiquement et en temps réel le tube digestif et l'inflammation de la paroi intestinale à partir de films échographiques afin de rendre plus accessible l'utilisation de l'échographie pour le diagnostic et la surveillance des MICI. Notre objectif secondaire était d'étudier la concordance entre l'interprétation des films échographiques du tube digestif par des experts et celle de novices utilisant le modèle d'IA développé.
## 2. Matériels et méthodes

### A. Population d'étude

D'octobre 2023 à janvier 2025, les patients bénéficiant d'une échographie abdominale dans le cadre du soin courant pour suspicion ou suivi de MICI (MC et RCH) étaient inclus consécutivement.

### B. Échographie intestinale

Les échographies intestinales étaient réalisées sur l'appareil HITACHI HI VISION Avius, au CHU Amiens Picardie, par 3 opérateurs : deux échographistes expérimentés (> 10 ans d'échographie abdomino-pelvienne dont intestinale) (CD, QB) et un interne en hépatogastroentérologie ayant obtenu le diplôme du DIU d'échographie et techniques ultrasonore (ETUS) de l'Université Paris-Descartes en décembre 2023 (JD).

Les examens débutaient par une analyse globale de la cavité abdominale à l'aide d'une sonde convexe (1-5 MHz) puis une analyse détaillée à l'aide d'une sonde linéaire (4-8 MHz) de l'ensemble des segments du tube digestif visibles, de l'iléon terminal jusqu'au sigmoïde et au rectum si possible, en terminant par un balayage du grêle. Aucune préparation ou injection de produit de contraste n'était réalisée.

Plusieurs mesures de la paroi du tube (entre l'interface gaz intraluminal-muqueuse et l'interface musculeuse-séreuse) étaient réalisées en coupe longitudinale et transversale. Une analyse de la vascularisation au doppler couleur et puissance était effectuée. Les segments du tube étaient annotés sur la vidéo. Les films de segments pathologiques et normaux étaient recueillis.
C. Analyse et classement des images

Les films échographiques étaient visionnés par deux investigateurs : un gastro-entérologue spécialisé dans les MICI (MF) et l'interne de gastro-entérologie ayant réalisé les films échographiques (JD).

Un ensemble de signes échographiques étaient pris en compte pour déterminer la nature inflammatoire du segment de tube examiné selon les recommandations internationales. Le principal critère d'intérêt était l'épaisseur de la paroi du tube supérieure à 3 mm. Les autres signes étudiés étaient : la disparition de la stratification de la paroi, l'hyperéchogénicité de la graisse péri-digestive, les anomalies de la stratification pariétale et les signes faisant évoquer une complication (sténose, fistule, abcès). La présence d'un signal doppler intra ou extra-pariétal était étudié mais ne constituait pas à lui seul un critère de tube pathologique, notamment si l'épaisseur de la paroi était inférieure à 3 mm.

Les images d'intérêt étaient extraites de ces films en tenant compte des critères sus-cités et classées en 2 groupes : tube pathologique (TP) et tube non pathologique (TNP). L'ensemble des images était anonymisé en recadrant manuellement les zones de métadonnées. Par la suite, un contouring manuel du tube digestif était réalisé. Pour le tube pathologique, il était réalisé un *contouring* plus large afin de tenir compte des signes d'inflammation péri-digestifs comme la présence d'adénopathies et l'hyperéchogénicité de la graisse (figure 1).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 1** : A, image de tube digestif pathologique après contouring manuel. B, image de tube digestif non pathologique après contouring manuel.</figcaption></figure>
Les images ainsi anonymisées, contourées et classées en TP et TNP, et l'ensemble des films échographiques bruts, ont été envoyées à deux informaticiens spécialisés en intelligence artificielle (NM, CC).

## D. Traitement de l'image et modèle d'IA utilisés

Afin de permettre l'analyse automatisée des images échographiques par l'IA, plusieurs étapes de traitement de l'image ont été nécessaires : extraction des images à partir des films bruts, annotation, préparation et conversion des images en données exploitables pour l'entraînement des algorithmes d'IA.

Dans le détail, les images ont été extraites des films échographiques bruts selon un intervalle défini, par l'utilisation de la bibliothèque OpenCV pour Python. Un pré-traitement leur a été appliqué, comprenant la normalisation de l'histogramme et l'amélioration des niveaux de gris, la suppression des interfaces machines et des superpositions de métadonnées, et le redimensionnement des images en 224x224 pixels pour l'entrée du modèle.

Le logiciel Labelme a permis l'annotation de ces images en traçant des polygones point par point autour des structures d'intérêts, reproduits à partir des images contourées fournies, et classées en TP et TNP. L'annotation avec le logiciel Labelme a généré des fichiers au format JSON contenant les coordonnées des polygones délimitant les structures d'intérêt. Ces fichiers ont ensuite été convertis au format COCO (Common Objects in Context), un standard d'annotation en apprentissage profond. La conversion a permis d'obtenir des fichiers structurés incluant les métadonnées des images, les masques de segmentation associés (localisation précise des structures annotées pixel par pixel), les catégories (TP et TNP) et les informations de délimitation ou bounding boxes (rectangle englobant la structure annotée sans détailler sa forme exacte). Cette conversion assure la compatibilité avec les bibliothèques d'apprentissage automatique modernes telles que YOLOv8n-seg et Vision Transformer.

Une architecture de type Vision Transformer (ViT) était utilisée pour la classification binaire de l'inflammation intestinale. Contrairement aux réseaux de neurones convolutifs (CNN), les ViT traitent une image comme une séquence de petits carrés (patchs) non superposés. Chaque image est donc divisée en patchs de 16x16 pixels, appelés tokens, soit 196 tokens pour une image de 224x224 pixels. Ce prétraitement réalisé à partir des images d'entrée est interne au
modèle. Les patchs sont ensuite linéairement transformés en vecteurs auxquels s'ajoute un
encodage positionnel, permettant de conserver l'organisation spatiale de l'image et ainsi au
modèle ViT de capturer efficacement les caractéristiques spatiales et contextuelles des images
médicales. Dans un second temps, un autre algorithme de détection et de segmentation basé
cette fois sur CNN a été testé : le modèle YOLOv8n-seg, version améliorée de YOLO,
spécialisée dans la segmentation d'images.

Quatre-vingts pour cent des images recueillies ont été utilisées pour les phases d'entraînement et de validation et 20% pour la phase de test du modèle d'IA développé. La phase de test correspond à la prédiction de l'étiquette (TP ou TNP) de chaque image du jeu de test par le modèle d'IA.

E. Étude de concordance

Le deuxième objectif de l'étude était d'évaluer la concordance entre l'interprétation d'une vidéo échographique par des experts et celle de novices utilisant l'IA. Pour cela, nous avons extrait des séquences vidéo de 10 secondes chacune, provenant des films échographiques bruts et des films analysés et annotés par le modèle d'IA retenu.

Les novices étaient 2 internes de gastro-entérologie sans connaissance en échographie du tube digestif ayant reçu une formation de 10 minutes par lecture d'un diaporama expliquant les caractéristiques échographiques du tube non pathologique et pathologique.

Ces séquences vidéo étaient visionnées par les deux binômes novices (AK, ME) / experts (CY, MF). Pendant le visionnage, il était demandé au novice d'indiquer la localisation du tube digestif en le contourant et en le suivant à l'aide d'un pointeur, puis, à la fin de la séquence, de la classer comme pathologique ou non. Parallèlement, pour chaque séquence, l'avis de l'expert était recueilli quant à son accord avec le novice pour la localisation et le caractère pathologique ou non du tube digestif. Aucune indication n'était donnée au novice entre chaque séquence vidéo, notamment concernant l'avis de l'expert.
## F. Statistiques

Les performances du modèle d'IA étaient évaluées dans le lot de test en prenant comme référence les images initialement annotées via l'évaluation de la sensibilité, de la spécificité et de l'exactitude (accuracy). L'aire sous la courbe ROC était calculée pour évaluer le degré de discrimination du modèle. Toutes les métriques ont été calculées avec la bibliothèque scikit-learn (v1.2.2), un outil reconnu pour l'analyse statistique et l'apprentissage automatique en Python.

Pour l'étude de concordance sur film assistée ou non du modèle d'IA sélectionné, nous avons pu calculer le pourcentage de concordance entre novices et experts pour la localisation du tube digestif, et le coefficient kappa de concordance pour le caractère pathologique ou non de la séquence vidéo.

Cette étude respecte la méthodologie de référence et a été validée par la direction de la recherche clinique du CHU d'Amiens.

## 3. Résultats

### A. Caractéristiques de la population

Au total, 78 patients ont été inclus entre octobre 2023 et janvier 2025. La majorité des patients (n = 60, 77%) était atteinte d'une MICI, parmi lesquels 34 (57%) patients présentaient une MC, et 26 (43%) une RCH.

Les caractéristiques de la population sont détaillées dans le tableau 1. Parmi les 60 patients atteints de MICI, la durée médiane d'évolution de la maladie était de 2 ans [*Interquartile Range (IQR) 0 - 10*]. L'ensemble des phénotypes et des extensions étaient représentés en dehors de l'extension E1 pour la RCH. Seuls 10 (17%) patients atteints de MICI avaient un antécédent de résection intestinale. Seuls 8 (13,3%) patients atteints de MICI étaient en rémission échographique.
<table><thead><tr><th>Caractéristiques</th><th>Patients inclus (n = 78)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Homme – n (%)</td><td>35 (44,9)</td></tr><tr><td>Age (années) – médiane (IQR)</td><td>31 (23 – 44)</td></tr><tr><td>Antécédent de MICI – n (%)</td><td>60 (76,9)</td></tr><tr><td colspan="2"><strong>Parmi les patients atteints d'une MICI</strong></td></tr><tr><td>Type de MICI – n (%)</td><td></td></tr><tr><td>MC</td><td>34 (56,7)</td></tr><tr><td>RCH</td><td>23 (38,3)</td></tr><tr><td>Durée d'évolution (années) – médiane (IQR)</td><td>2 (0 – 10)</td></tr><tr><td>Phénotype et extension – n (%)</td><td></td></tr><tr><td>L1</td><td>18 (30)</td></tr><tr><td>L2</td><td>4 (6,7)</td></tr><tr><td>L3</td><td>12 (20)</td></tr><tr><td>L4</td><td>7 (11,7)</td></tr><tr><td>β</td><td>5 (8,3)</td></tr><tr><td>B1</td><td>9 (15)</td></tr><tr><td>B2</td><td>12 (20)</td></tr><tr><td>B3</td><td>10 (16,7)</td></tr><tr><td>E1</td><td>0 (0)</td></tr><tr><td>E2</td><td>7 (11,7)</td></tr><tr><td>E3</td><td>16 (26,7)</td></tr><tr><td>Antécédent de résection intestinale – n (%)</td><td>10 (16,7)</td></tr><tr><td>Rémission échographique – n (%)</td><td>8 (13,3)</td></tr><tr><td>Circonstance d'examen – n (%)</td><td></td></tr><tr><td>Découverte</td><td>16 (26,7)</td></tr><tr><td>Suivi non invasif</td><td>15 (25)</td></tr><tr><td>Hospitalisation pour autre motif que découverte</td><td>25 (41,7)</td></tr><tr><td>Traitement en cours – n (%)</td><td></td></tr><tr><td>Infliximab</td><td>13 (21,7)</td></tr><tr><td>Adalimumab</td><td>7 (11,7)</td></tr><tr><td>Golimumab</td><td>1 (1,7)</td></tr><tr><td>Vedolizumab</td><td>8 (13,3)</td></tr><tr><td>Ustekinumab</td><td>7 (11,7)</td></tr><tr><td>Upadacitinib</td><td>1 (1,7)</td></tr><tr><td>Corticothérapie</td><td>12 (20)</td></tr><tr><td>Ligne de biothérapie – n (%)</td><td></td></tr><tr><td>Aucune</td><td>19 (31,7)</td></tr><tr><td>1ère</td><td>16 (26,7)</td></tr><tr><td>2ème</td><td>12 (20)</td></tr><tr><td>3ème</td><td>3 (5)</td></tr><tr><td>4ème et plus</td><td>7 (11,7)</td></tr></tbody></table>

**Tableau 1** : Caractéristiques de la population. IQR, interquartile range ; n = nombre. MC, maladie de Crohn ; RCH, rectocolite hémorragique ; MICI, maladie inflammatoire chronique de l'intestin

## B. Performance du modèle d'intelligence artificielle

À partir des 78 films échographiques recueillis, un total de 17 488 images ont été extraites et annotées manuellement, permettant d'obtenir au total de 11 396 (65%) images de tubes
pathologiques et 6092 (34,8%) images de tubes non pathologiques. Quatre-vingts pour cent des images, soit 14 000 images, ont été utilisées pour les phases d'entraînement et de validation du modèle d'IA, 8 160 images étant considérées comme pathologiques (TP) et 5 840 comme non pathologiques (TNP).

Deux séquences vidéo indépendantes, comprenant au total 956 images dont 617 images de TP et 339 images de TNP, qui n'avaient pas été utilisées lors de l'entraînement, ont été utilisées pour la phase de test, permettant d'évaluer les performances du modèle.

La prédiction binaire (TP et TNP) réalisée par le modèle d'IA a été comparée à l'étiquetage de référence permettant d'obtenir la matrice de confusion ci-dessous (tableau 2).

<table><thead><tr><th></th><th>TP</th><th>TNP</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><th>Prédiction TP</th><td>586<br>61,3%</td><td>21<br>2,2%</td><td>96,5%<br>3,5%</td></tr><tr><th>Prédiction TNP</th><td>31<br>3,2%</td><td>318<br>33,3%</td><td>91,1%<br>8,9%</td></tr><tr><th></th><td>95%<br>5%</td><td>93,8%<br>6,2%</td><td>94,6%<br>5,4%</td></tr></tbody></table>

**Tableau 2 :** Matrice de confusion. TP, tube pathologique ; TNP, tube non pathologique. Le terme prédiction correspond à la prédiction réalisée par le modèle d'IA. Les cellules sur fond vert correspondent aux nombres et pourcentages d'images correctement classées par le modèle. Les cellules sur fond rouge correspondent aux nombres et pourcentages d'images mal classées par le modèle. La cellule en bas à droite du tableau indique la performance globale.

Sur 617 images de TP, 95% (sensibilité) ont été correctement classées par le modèle, et 5% ont été classée à tort comme non pathologique. Sur 339 images de TNP, 94% (spécificité) ont été correctement classées par le modèle et 6,2% ont été classées à tort comme pathologique. Au total 95% (accuracy) des images ont donc été correctement classées par le modèle. L'aire sous la courbe ROC (figure 2) générée à partir de ces résultats est de 0,86, ce qui suggère une bonne capacité de discrimination du modèle entre TP et TNP.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 2** : Courbe ROC pour la discrimination par le modèle du tube pathologique et non pathologique réalisée à partir d'une vidéo contenant au total 4 420 images. L'aire sous la courbe (AUC) est de 0,86.</figcaption></figure>

Les faux négatifs étaient principalement associés à des images à faible contraste ou à des valeurs d'épaisseur pariétales limites (2,8 à 3,2 mm), tandis que les faux positifs étaient parfois dus à des artefacts de mouvement ou à des anomalies de la graisse mésentérique.

Nous avons également déterminé les performances d'un réseau de neurones convolutifs, de type *ResNet50*, entraîné à partir du même jeu de données. Il a obtenu une performance globale de 90% et une AUC de 0,77.

### C. Concordance entre novice et expert

Au total, 25 séquences vidéo (*cine-loop*) de 10 secondes chacune ont été extraites des films bruts et des films annotés par le modèle d'IA développé, puis présentées à 2 binômes novice/expert.

Les résultats de concordance entre les novices et les experts pour l'identification du tube digestif et l'identification de son caractère pathologique sont présentés par la figure 3.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 3 :** Concordance inter-observateur (entre novices et experts) pour l'identification du tube digestif et l'identification du caractère pathologique du tube digestif.</figcaption></figure>

Pour l'identification du tube, la concordance entre novice et expert était de 70% sur les séquences brutes et de 88% sur les séquences annotées par le modèle. Pour l'identification du caractère pathologique, la concordance entre novice et expert était de 34% sur les séquences brutes et de 90% sur les séquences annotées par le modèle.

Le coefficient kappa de Cohen calculé à partir des résultats de concordance pour l'identification du caractère pathologique du tube était de -0,41 sur les séquences vidéo brutes et de 0,76 sur les séquences vidéo annotées par le modèle.

## 4. Discussion

Notre étude montre une bonne performance de notre modèle d'IA développé à partir d'une architecture ViT, pour détecter de manière automatisée et en temps réel les segments pathologiques du tube digestif à partir de films échographiques réalisés chez des patients atteints de MICI. La performance globale (accuracy) du modèle est de 95%, avec une sensibilité de 95% et une spécificité de 94% (AUROC 0,86), démontrant une capacité de discrimination robuste pour distinguer le tube digestif pathologique. La confiance en ces résultats s'appuie sur
la large base de données utilisée pour entraîner notre modèle, composée de 14 000 images, ce
qui renforce la validité interne. Par ailleurs, l'étude de concordance inter-observateurs montre
une amélioration marquée des capacités de discrimination entre tube pathologique et non
pathologique par les novices grâce à l'assistance de l'IA, faisant passer le pourcentage de
concordance de 34 à 90% et le coefficient kappa de concordance de -0,41 à 0,76 pour cette
tâche.

Ces résultats s'inscrivent dans un contexte où l'échographie intestinale s'impose comme un
outil clé dans le suivi des MICI, parfaitement adapté aux stratégies de contrôle serré et de « treat
to target » du fait de son accessibilité, de son utilisation possible en pratique courante, de son
innocuité et de sa capacité à évaluer l'inflammation transmurale contrairement à la coloscopie
et aux biomarqueurs. Les consensus STRIDE II et ECCO 2025 soulignent sa place pour
l'évaluation de la réponse précoce au traitement, le suivi et la recherche de complications dans
les MICI[10]. De plus, la cicatrisation transmurale devrait s'imposer à l'avenir comme un
nouvel objectif thérapeutique au cours de la MC puisqu'elle est associée à une réduction
significative du risque de rechute et de chirurgie à long terme[44].

Toutefois, malgré ses avantages, l'échographie reste un outil opérateurs-dépendant, dont
l'apprentissage est long et peu intégré dans la formation initiale de gastroentérologie en France
et à travers le monde, ce qui limite actuellement sa diffusion[38,39]. De plus, deux travaux
récents montrent des écarts importants entre novices et experts en termes de diagnostic et
d'évaluation de l'activité d'une MICI, même après plusieurs mois de formation
supervisée[38,45].

À ce jour, seules deux études ont mis en évidence l'intérêt de l'utilisation d'un modèle d'IA
appliqué à l'échographie intestinale du tube digestif dans les MICI. La première, menée par
Carter et al.[42], rapporte une performance élevée avec une AUC de 0,97, une sensibilité de
86% et une spécificité de 94% avec un modèle de type ResNet50 entraîné pour détecter les
segments pathologiques du tube digestif à partir de l'épaisseur de la paroi. Néanmoins, ces
résultats doivent être interprétés avec prudence en raison de la taille réduite de leur jeu de
données d'entraînement (1008 images dont 50% non pathologique et 50% pathologique). La
seconde, plus récente, menée par Kumaralingam et al.[43], rapporte une sensibilité de 90% et
une spécificité de 94% pour détecter les segments pathologiques du tube digestif (épaisseur de
paroi > 2 mm) grâce à la mesure automatisée de l'épaisseur de la paroi par le modèle développé. La corrélation entre les mesures automatisées et manuelles était bonne, avec un coefficient de corrélation de 0,89. Néanmoins, l'étude a été réalisée sur une population pédiatrique et le nombre d'images utilisées pour l'entraînement et la validation du modèle était également faible, avec un total de 612 images annotées utilisées. Aussi, la seule caractéristique pathologique échographique prise en compte pour discriminer les tubes pathologiques et normaux, bien que pertinente, était l'épaisseur de la paroi intestinale mesurée automatiquement par le modèle. Ceci constitue une justification explicite des prédictions du modèle développé mais une limite quant à la non prise en compte des autres signes échographiques d'inflammation intestinale.

Notre travail s'en distingue par plusieurs aspects : d'abord le volume d'images utilisées pour l'entraînement du modèle (14 000 images au total) ; ensuite par la capacité de notre modèle à caractériser le tube digestif de manière dynamique, sur des vidéos échographiques et non des images fixes, plus proche de son utilisation en pratique courante. De plus, le choix du modèle de type ViT est pertinent et particulièrement adapté à l'échographie intestinale, considérant sa capacité à appréhender globalement des structures complexes et à établir des liens contextuels éloignés dans l'image[41]. En effet, l'inflammation intestinale ne s'exprime pas toujours par un seul signe (par exemple une augmentation de l'épaisseur pariétale), mais par une combinaison de signes périphériques (hyperéchogénicité de la graisse, adénopathies mésentériques, perte de la stratification pariétale etc.)[23,31,33,35]. Par ailleurs, l'analyse complémentaire réalisée par l'utilisation d'un réseau de neurones convolutifs classique, de type Resnet50, entraîné à partir du même jeu de données, a obtenu de moins bons résultats en termes de performance globale et d'AUC, confirmant l'intérêt de l'architecture ViT pour modéliser les motifs spatiaux complexes présents dans les images échographiques du tube digestif (structure intestinale, motifs diffus d'inflammation). Enfin, le travail préliminaire réalisé sur la concordance inter-observateurs souligne le potentiel de notre outil en termes d'utilisation en pratique courante et de prise de décision en situation réelle par des novices.

Une force technique importante de notre modèle réside dans sa compatibilité immédiate avec les échographes de dernière génération. En effet, nous proposerons un modèle conçu pour fonctionner en temps réel à partir d'un module de calcul externe connecté à l'échographe via sa sortie vidéo standardisée, comme certains autres dispositifs déjà existants et conçus pour le traitement par l'IA en périphérie (edge computing). Sur une carte graphique NVIDIA RTX 3090, le modèle ViT a traité les images à une vitesse moyenne de 20 millisecondes par image, ce qui valide sa compatibilité avec une utilisation en temps réel.
Notre étude comporte plusieurs limites qui doivent être discutées. Tout d'abord, certains signes échographiques d'inflammation reconnus comme pertinents n'ont pas été exploités, comme le signal doppler. Pourtant, il constitue un des marqueurs clés de l'activité inflammatoire du tube digestif, en particulier dans la RCH où l'épaississement pariétal peut être discret ou absent, comme visualisé sur la figure 4. En effet, il existe une excellente corrélation entre l'hypervascularisation pariétale visualisée au Doppler et l'activité de la RCH[23,26,27,31]. Ceci constitue un risque de faux négatifs pour la détection de segments pathologiques dans cette maladie. Aussi, les performances de notre modèle semblent moins bonnes, comme attendu, pour les valeurs limites de l'épaisseur pariétale. Pour autant, la capacité à détecter le tube digestif est déjà une première étape d'intérêt puisque la mesure de l'épaisseur pariétale est plus aisée pour un novice en échographie à partir du moment où le tube digestif est identifié.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 4** : Images échographiques du colon sigmoïde chez une patiente atteinte de RCH en poussée modérée. 2A : paroi du colon sigmoïde mesurée à 2,1 mm et donc d'allure non pathologique. 2B : Signal doppler évalué Limberg 2 au sein de la muqueuse colique, seul témoin de l'activité inflammatoire.</figcaption></figure>

Par ailleurs, l'absence d'analyse de critères dynamiques spécifiques à l'échographie, tels que la mobilité et la déformation des anses digestives, constitue une autre limite. En effet, certaines images échographiques pathologiques peuvent ne présenter aucun signe d'inflammation active, comme celle d'une distension passive d'une anse digestive en amont d'une sténose, que le modèle peut alors classer à tort comme non pathologiques. Or, il s'agit d'indicateurs indirects souvent très utiles pour orienter l'échographiste dans son interprétation.
En outre, pour l'analyse de concordance inter-observateurs, il a été réalisé un recadrage
systématique des séquences vidéo sur le tube digestif, ce qui peut expliquer la concordance
élevée de 70% pour la reconnaissance du tube digestif par les novices sans l'utilisation de l'IA.
En effet, le centrage lui-même peut constituer un indice visuel facilitant l'identification du
segment digestif par les novices, indépendamment de l'aide fournie par l'IA. Ceci peut
constituer une limite quant à l'évaluation de notre modèle dans des conditions réelles d'examen,
qui nécessitent un ajustement constant de nombreux paramètres comme le choix de la sonde, et
le réglage de la fréquence d'ondes ultrasonores, du zoom, du gain, en fonction de l'échogénicité
du patient et des structures étudiées. Il sera donc indispensable de valider les résultats de
concordance avec l'utilisation de l'IA par des novices en conditions réelles.

Enfin, l'ensemble des images utilisées pour l'entraînement du modèle ont été acquises sur un
seul type d'échographe et dans un centre unique, ce qui nuit à la validité externe du modèle. Il
sera donc nécessaire d'enrichir le jeu d'entraînement du modèle avec des images issues d'autres
échographes, d'autres centres et acquises par d'autres opérateurs pour améliorer sa
généralisation.

Au vu de ces résultats, nous pensons que notre modèle pourrait aider à la diffusion de
l'échographie intestinale pour le diagnostic précoce des MICI, l'évaluation précoce de la
réponse thérapeutique et le suivi non invasif à long terme. Il pourrait également trouver une
place dans la formation initiale et continue des internes et jeunes gastroentérologues par auto-
enseignement supervisé par l'IA, contribuant à la diffusion progressive de l'échographie
intestinale. Aussi, alors que différentes solutions d'évaluation objective de l'activité des MICI
à domicile sont en cours d'évaluation, l'IA pourrait permettre de mettre en place de nouvelles
études afin d'étudier l'échographie intestinale à domicile par les infirmières ou des techniciens,
voire par le patient lui-même.

Par ailleurs, dans l'avenir nous pourrions également imaginer des modèles n'intégrant pas
uniquement une base de données monomodale (imagerie échographique) mais d'autres types
de données cliniques (symptômes, scores etc.) ou biologiques (CRP, calprotectine fécale etc.),
permettant d'augmenter la fiabilité du diagnostic et le pouvoir prédictif de l'IA.

Sur le plan éthique, l'introduction de l'IA dans le champ diagnostic soulève des questions
importantes : celles de la transparence des critères de classification (interprétabilité), de la
responsabilité en cas d'erreur, notamment dans le cadre de décisions cliniques urgentes, et du
maintien des compétences humaines (risque de déqualification des praticiens). Il est donc nécessaire d’envisager ce type d’outil comme un assistant augmentant les capacités humaines, et non comme un substitut.

## 5. Conclusion

Cette étude a permis le développement d'un modèle d'IA, à partir d'une architecture ViT, capable de détecter en temps réel les anomalies échographiques du tube digestif, et de discriminer les segments pathologiques et non pathologiques, chez les patients atteints de MICI, avec une performance globale de 95%. L'amélioration de la concordance entre novices et experts par l'utilisation de ce modèle, mise en évidence ici à partir de films d'échographie, devra être confirmée par une étude en conditions réelles. En effet, notre modèle pourrait à terme renforcer l'accessibilité à l'échographie intestinale, qui s'impose aujourd'hui comme un outil indispensable pour le suivi des patients atteints de MICI.
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45. Bove L. Understanding the learning curve of intestinal ultrasound in IBD : a comparative study between novice, regular and expert, the ULTRA-IBD study. 2024;55.
# 7. Résumé

**INTRODUCTION** : L'échographie intestinale est un outil performant pour le diagnostic et le suivi des maladies inflammatoires chroniques de l'intestin (MICI). Malgré l'amélioration de l'accès à la formation, la détection et l'interprétation des images restent complexes. Cette étude visait à développer et valider un module d'intelligence artificielle (IA) capable de détecter automatiquement, en temps réel, le tube digestif et l'inflammation de la paroi intestinale afin de simplifier l'usage de l'échographie au cours des MICI.

**MATÉRIELS ET MÉTHODES** : Les films échographiques de 78 patients atteints ou suspectés de MICI ont été recueillis entre 2023 et 2025 au CHU d'Amiens. Un modèle basé sur les Transformateurs de vision (ViT), une alternative aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN), a été entraîné sur 8 160 images pathologiques et 5 840 non pathologiques, annotées par deux gastroentérologues. La concordance entre novices et experts a ensuite été évaluée sur 50 séquences vidéo échographiques, assistés ou non du modèle d'IA développé.

**RÉSULTATS** : Le modèle a atteint une sensibilité de 95 %, une spécificité de 94 %, une performance globale de 95 % et une AUC de 0,86. L'IA a nettement amélioré la concordance novice/expert pour l'identification du caractère pathologique du tube : de 34 % à 90 %, avec un coefficient kappa passant de -0,41 à 0,76.

**CONCLUSION** : Les résultats confirment la capacité du modèle développé à détecter de manière automatisée les anomalies échographiques du tube digestif dans les MICI et améliore la performance diagnostique des praticiens novices. Ces résultats devront être confirmés par une plus large étude en conditions réelles.

**Mots-clés** : Maladies inflammatoires chroniques de l'intestin ; Maladie de Crohn ; Rectocolite hémorragique ; Échographie ; Intelligence artificielle ; Reconnaissance de formes automatisée.
## 8. Abstract

**INTRODUCTION:** Intestinal ultrasound (IUS) is an effective tool for the diagnosis and monitoring of inflammatory bowel diseases (IBD). Despite improved access to training, the detection and interpretation of ultrasound images remain complex. This study aimed to develop and validate an artificial intelligence (AI) module capable of automatically detecting, in real time, the digestive tract and intestinal wall inflammation, in order to simplify the use of IUS in IBD.

**MATERIALS AND METHODS:** IUS recordings from 78 patients with confirmed or suspected IBD were collected between 2023 and 2025 at Amiens University Hospital. A model based on Vision Transformers (ViT), a recent alternative to convolutional neural networks (CNN), was trained on 8,160 pathological and 5,840 non-pathological images, annotated by two gastroenterologists. The agreement between novices and experts was then evaluated on 50 IUS video sequences, with or without assistance from the developed AI model.

**RESULTS:** The model achieved a sensitivity of 95%, a specificity of 94%, an overall accuracy of 95%, and an AUC of 0.86. AI assistance significantly improved the novice/expert agreement in identifying the pathological nature of the bowel: from 34% to 90%, with the kappa coefficient increasing from -0.41 to 0.76.

**CONCLUSION:** The results confirm the model's ability to automatically detect IUS abnormalities in IBD and improve the diagnostic performance of novice practitioners. These results need to be confirmed by a larger study in real-life clinical conditions.

**Keywords:** Inflammatory Bowel Diseases ; Crohn Disease ; Colitis, Ulcerative ; Ultrasonography ; Artificial Intelligence ; Pattern Recognition, Automated.
# Détection automatisée en temps réel des anomalies échographiques dans les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin avec une intelligence artificielle

## Résumé

INTRODUCTION : L'échographie intestinale est un outil performant pour le diagnostic et le suivi des maladies inflammatoires chroniques de l'intestin (MICI). Malgré l'amélioration de l'accès à la formation, la détection et l'interprétation des images restent complexes. Cette étude visait à développer et valider un module d'intelligence artificielle (IA) capable de détecter automatiquement, en temps réel, le tube digestif et l'inflammation de la paroi intestinale afin de simplifier l'usage de l'échographie au cours des MICI.

MATÉRIELS ET MÉTHODES : Les films échographiques de 78 patients atteints ou suspectés de MICI ont été recueillis entre 2023 et 2025 au CHU d'Amiens. Un modèle basé sur les Transformateurs de vision (ViT), une alternative aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN), a été entraîné sur 8 160 images pathologiques et 5 840 non pathologiques, annotées par deux gastroentérologues. La concordance entre novices et experts a ensuite été évaluée sur 50 séquences vidéo échographiques, assistés ou non du modèle d'IA développé.

RÉSULTATS : Le modèle a atteint une sensibilité de 95 %, une spécificité de 94 %, une performance globale de 95 % et une AUC de 0,86. L'IA a nettement amélioré la concordance novice/expert pour l'identification du caractère pathologique du tube : de 34 % à 90 %, avec un coefficient kappa passant de -0,41 à 0,76.

CONCLUSION : Les résultats confirment la capacité du modèle développé à détecter de manière automatisée les anomalies échographiques du tube digestif dans les MICI et améliore la performance diagnostique des praticiens novices. Ces résultats devront être confirmés par une plus large étude en conditions réelles.

Mots-clés : Maladies inflammatoires chroniques de l'intestin ; Maladie de Crohn ; Rectocolite hémorragique ; Échographie ; Intelligence artificielle ; Reconnaissance de formes automatisée.

## Real-time automated detection of ultrasound abnormalities in inflammatory bowel diseases using artificial intelligence

## Abstract

INTRODUCTION: Intestinal ultrasound (IUS) is an effective tool for the diagnosis and monitoring of inflammatory bowel diseases (IBD). Despite improved access to training, the detection and interpretation of ultrasound images remain complex. This study aimed to develop and validate an artificial intelligence (AI) module capable of automatically detecting, in real time, the digestive tract and intestinal wall inflammation, in order to simplify the use of IUS in IBD.

MATERIALS AND METHODS: IUS recordings from 78 patients with confirmed or suspected IBD were collected between 2023 and 2025 at Amiens University Hospital. A model based on Vision Transformers (ViT), a recent alternative to convolutional neural networks (CNN), was trained on 8,160 pathological and 5,840 non-pathological images, annotated by two gastroenterologists. The agreement between novices and experts was then evaluated on 50 IUS video sequences, with or without assistance from the developed AI model.

RESULTS: The model achieved a sensitivity of 95%, a specificity of 94%, an overall accuracy of 95%, and an AUC of 0.86. AI assistance significantly improved the novice/expert agreement in identifying the pathological nature of the bowel: from 34% to 90%, with the kappa coefficient increasing from -0.41 to 0.76.

CONCLUSION: The results confirm the model's ability to automatically detect IUS abnormalities in IBD and improve the diagnostic performance of novice practitioners. These results need to be confirmed by a larger study in real-life clinical conditions.

Keywords: Inflammatory Bowel Diseases ; Crohn Disease ; Colitis, Ulcerative ; Ultrasonography ; Artificial Intelligence ; Pattern Recognition, Automated.