RESPONSABLES DU GROUPE

Responsables du groupe :
Dr DECAZES Pierre
Pr HUMBERT Olivier

Membre actifs du GT IA

Florent Besson / Paris
Paul Blanc-Durand / Paris
Thomas Carlier / Nantes
Victor Comte / Nice
Pierre Decazes / Rouen
Anthime Flaus / Lyon
Eric Guedj / Marseille
Pascal Hannequin / Annecy
Olivier Humbert / Nice
Vija Lavinia / Toulouse
Renaud Lopes / Lille
Delphine Vallot / Toulouse
Pierre Vera / Rouen
Kathleen Weyts / Caen
Timothée Zaragori / Nancy

Projet nationaux d’IA en cours

PRT-K 2022 « FEDERATED PET ».

  • Porteur : Pr O. Humbert (Nice)
  • pathologie : cancer broncho-pulmonaire traité par immunothérapie
  • Données cliniques : TEP FDG pré-thérapeutique, données clinico-biologiques standards, suivi de 1 an
  • Objectif principal : entrainement d’un modèle prédictif de la survie par apprentissage fédéré

AAP à venir – recherche d’hôpitaux partenaires

Nancy (CHRU Nancy) : Développement d’un modèle de deep learning pour prédire la récidive d’un gliome vs radionécrose sur une base de données multicentriques d’images de 18F-FDOPA. Dans un second temps, validation du modèle en routine clinique (performances du médecin sans et avec modèle).
Données requises :

  • Image statique TEP 18F-FDOPA reconstruite entre la 10e et 30e min après injection
  • Label : récidive oui/non

Base de données existantes, sous réserve de réalisation d’une MR004, pour des projets collaboratifs

  • Nice (Centre Antoine Lacassagne) : 600 images TEP FOPA pour le diagnostic de maladie de Parkinson – bicentrique. Label : annotation normale vs pathologique par l’expert
  • Nice (Centre Antoine Lacassagne) : 300 patients avec un cancer broncho-pulmonaire traité par immunothérapie : TEP baseline + TEP suivi + suivi clinqiue
  • Nancy (CHRU Nancy) : images TEP FDOPA de gliomes : 210 au diagnostic initial (dont 160 avec images dynamiques) et 180 pour évaluation de récidives (dont 180 avec images dynamiques)

Modèles d’IA disponibles pour une évaluation clinique

  • Anthropometer3DNet : logiciel de composition corporelle à partir du scanner de TEP ou du scanner diagnostique, disponible pour la recherche sur www.oncometer3D.com (P. Decazes et al., Diagnostics, 2023; P. Decazes et al., JITC, 2023)
  • Nancy (CHRU Nancy) : Modèle radiomics de classification des gliomes selon la classification WHO 2021 à partir d’images statiques et dynamiques de 18F-FDOPA
    Données requises :

    • Images dynamiques TEP 18F-FDOPA reconstruite entre 30x1min
    • Image statique TEP 18F-FDOPA reconstruite entre la 10e et 30e min après injection
    • Label : classification WHO 2021 lésion
  • Nancy (CHRU Nancy) : Modèle de segmentation (UNET) des images 18F-FDOPA pour les gliomes
    Données requises :

    • Image statique TEP 18F-FDOPA reconstruite entre la 10e et 30e min après injection
    • Label : segmentation semi-automatique TBR 1.6 + retouche si nécessaire
  • Pionus (PAIRE – Paris) : Outil marqué CE sous la directive ; filet de sécurité en TEP/TDM FDG https://www.paire.tech/
  • SimpleDose : visualisation et quantification de la dose absorbée du 177Lu à partir des images TDM et TEMP, disponible pour la recherche sur www.oncometer3D.com

Formations existantes

En cours d’édition