À propos du projet
Les métastases cérébrales sont les néoplasmes cérébraux les plus répandus, affectant un patient cancéreux adulte sur cinq et représentant plus de la moitié des tumeurs intracrâniennes chez l’adulte. La détection et le diagnostic précoces sont cruciaux, car les lésions non traitées peuvent entraîner un retard de traitement, des déficits neurologiques graves et une survie globale réduite.
Le diagnostic actuel et la planification du traitement reposent fortement sur l’imagerie par résonance magnétique (IRM), qui nécessite beaucoup de travail et est sujette aux erreurs, en particulier dans la segmentation manuelle et le suivi des lésions petites et nombreuses. La segmentation manuelle des métastases cérébrales à partir des scans IRM prend du temps, avec une variabilité significative et des problèmes de sensibilité, ce qui conduit souvent à des lésions manquées. Il existe un besoin critique non satisfait de méthodes plus efficaces, précises et fiables pour aider les cliniciens à diagnostiquer et à surveiller ces tumeurs. À ce jour, il n’existe aucune solution efficace disponible pour les médecins.
Les progrès récents en matière d’intelligence artificielle (IA) ont montré des promesses pour relever ces défis. Les modèles basés sur l’IA ont amélioré la segmentation et la détection des métastases cérébrales. Cependant, la variabilité des protocoles IRM, la qualité des données et la généralisation des modèles restent des obstacles importants.
Approche innovante – Cadre A-BEACON
Nous proposons le développement de A-BEACON, un système basé sur l’intelligence artificielle conçu pour offrir une détection „zéro-manque” et un suivi efficace des métastases cérébrales. Notre approche propose des méthodologies et des stratégies d’IA innovantes pour l’augmentation active du temps de test (ACTTA) et des biais inductifs basés sur l’interprétabilité pour améliorer les performances et la fiabilité du modèle. En utilisant un ensemble de données multicentrique de 914 cas ré-annotés, nous entraînerons et validerons nos modèles. Cet ensemble de données, sélectionné pour sa diversité en termes de caractéristiques d’imagerie et de profils de lésions, constituera l’épine dorsale de notre recherche.
Active Test-Time Augmentation (ACTTA)
Cette nouvelle technique optimisera l’augmentation du temps de test en fonction des corrections de l’utilisateur, améliorant l’adaptabilité et les performances du modèle sans nécessiter de réentraînement.
Interpretability-Based Inductive Bias
En incorporant des cartes de saillance pour guider la formation du modèle, cette méthode vise à améliorer les capacités de détection en alignant les caractéristiques du modèle sur les connaissances des experts humains.
Suivi des lésions
En combinant les incertitudes épistémiques et aléatoires, nous développerons des méthodes de suivi des lésions dans le temps, en différenciant les métastases nouvelles des existantes.
Intégration logicielle (TRL-4-5)
Un prototype d’outil logiciel sera développé pour intégrer ces technologies, permettant le déploiement et les évaluations cliniques.
Étapes de mise en œuvre
Année 1 (Mois 1-12)
Lancement- Lancement du projet et recrutement de l’équipe de recherche.
- Acquisition et installation des équipements nécessaires.
- Recrutement des patients et ateliers cliniques pour spécifier les protocoles.
- Préparation des ensembles de données : Suisse (n=200), Roumanie (n=150), Pologne (n=150).
Année 2 (Mois 13-24)
Dév. Technique- Développement des modèles IA de base pour la segmentation (benchmark validation croisée).
- Développement de l’encodeur basé sur l’interprétabilité et des variantes TTA.
- Développement du cadre ACTTA (Active Test-Time Augmentation).
- Développement de l’outil logiciel A-BEACON v1.0 et du module de suivi.
- Évaluation clinique préliminaire (human-in-the-loop).
Année 3 (Mois 25-36)
Éval. Multicentrique- Évaluation technique avancée de l’algorithme de suivi (tracking).
- Réalisation de l’analyse radiomique avancée pour évaluer l’hétérogénéité tumorale.
- Évaluations cliniques multicentriques – Tour 1 (Suisse) et Tour 2 (Roumanie).
- Publications techniques sur le cadre ACTTA et la performance technique.
Année 4 (Mois 37-48)
Validation Finale- Évaluations cliniques multicentriques – Tour 3 (Pologne et Bulgarie).
- Finalisation des analyses et validation clinique finale du système A-BEACON.
- Préparation et publication des résultats finaux cliniques et techniques.
- Libération finale du logiciel A-BEACON à la communauté scientifique.
Consortium international
Équipe de recherche
Prof. Dr. Mauricio Reyes
Main Applicant (CH)
Prof. Dr. Claudiu Matei
Chef de projet (RO)
Prof. Dr. Jacek Kunicki
Enquêteur (PL)
Prof. Dr. Elitsa Encheva
Enquêteur (BG)
Équipe ULBS (Roumanie)
Conf. Dr. Bogdan Neamțu
Chercheur principal
Dr. Mariana Sandu
Chercheur
Ing. Darius Petelează
Assistant de recherche