Détermination auto. de l’indice de Risser à partir de radiographies EOS
Channel: LiNCS
Date: 13/09/2020

Eddie Magnide, Georges Wona Tchaha, Julie Joncas, Christian Bellefleur, Marjolaine Roy Beaudry, Soraya Barchi, Stefan Parent, Guy Grimard, Hubert Labelle & Luc Duong
Présentation réalisée dans le cadre du cours MTI830 (Forage de données textuelles et audio-visuelles) à l'École de technologie supérieure (Université du Québec, Montréal, Canada).
La Scoliose Idiopathique de l’Adolescent (SIA) est une maladie caractérisée par la déformation de la colonne vertébrale. Pour prescrire un traitement approprié au patient atteint, le médecin se base sur l’indice de Risser. Cependant, cette mesure peut être sujette à des erreurs d’interprétation humaine. Afin de réduire ces erreurs, la présente étude propose un nouveau modèle d’apprentissage automatique. D’abord, le modèle extrait 24 features des radiographies EOS grâce à un réseau neuronal convolutif (CNN) de type ResNet101 pré- entrainé avec la base de données ImageNet. Ensuite, la classification des 24 features est réalisée à l’aide d’un algorithme de machines à vecteurs de support (SVM). Pour entrainer et évaluer le modèle, 514 radiographies EOS ont été collectées, annotées puis segmentées en 3 régions d’intérêt. Les résultats expérimentaux montrent que l’algorithme implémenté atteint des précisions globales de 73%, 79% et 73% respectivement pour les crêtes iliaques, les têtes humérales et les têtes fémorales. Quant au modèle précédemment étudié et basé sur la matrice de cooccurrence de niveau de gris (GLCM), il présente des précisions globales inférieures (71%, 69% et 64%). Par ailleurs, l’entrainement prend beaucoup moins de temps comparé à un CNN pur. En conclusion, notre modèle apporte une amélioration significative aussi bien au niveau de la précision que du temps de calcul. Son utilisation en clinique pourrait aider le médecin à éviter les biais dans sa prise de décision.