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Tous les ans, de nombreux enfants atteints de paralysie cérébrale souffrent car leurs hanches se disloquent. Objectif : zéro dislocation de hanche grâce au traitement automatisé des radiographies.


Environ 2000 enfants atteint de paralysie cérébrale naissent par an en France et environ 12000 en Europe, c’est-à-dire environ 1 enfant toutes les 6 heures. Trente pour cent de ces enfants développeront une subluxation (déplacement) ou luxation (dislocation) de la hanche au cours de leur croissance. La luxation de la hanche conduit à des douleurs chroniques et une diminution drastique de la qualité de vie de l’enfant, ou de l’adolescent, et de sa famille. Notre projet propose une solution innovante destinée à prévenir la luxation de la hanche.

Il n’existe pas de chirurgie corrective satisfaisante pour la luxation de la hanche chez les enfants et adolescents atteints de paralysie cérébrale. De multiples approches sont donc adoptées afin de prévenir la luxation. Toutes ces approches requièrent la surveillance précise de l’emboîtement de l’articulation de la hanche, c’est à dire de l’emboîtement entre la tête du fémur et le cotyle du bassin. En effet l’emboîtement des deux os a tendance à se détériorer avec le temps chez les enfants atteints de paralysie cérébrale. Chez les enfants les plus affectés par la paralysie et en l’absence de mesures préventives, l’emboîtement se détériore jusqu’à la luxation dans près de 80% des cas. Toutefois, le rythme de cette détérioration est spécifique à chaque enfant en fonction du type de paralysie cérébrale, de l’étendue de ses effets sur son contrôle moteur, et de son activité physique.

Lorsque la luxation n’est pas évitée préventivement, les conséquences sur la qualité de vie sont catastrophiques. Malgré la correction chirurgicale, c’est plus de la moitié des enfants qui continuent de souffrir, lors de la marche s’ils marchent, mais également en position assise ou lors des transferts allongé-assis, y compris pour ceux qui ne peuvent pas marcher. C’est une vie de souffrance qui aurait pu être évitée.

La luxation de la hanche peut être évitée si l’emboîtement des os est surveillé de manière appropriée. Pour éviter la luxation de la hanche, deux choses doivent être mises en place : un programme de surveillance basé sur des radiographies à intervalle de temps régulier, et la mesure correcte de l’emboîtement des hanches sur ces radiographies. La radiographie du bassin et des hanches constitue la pierre angulaire du programme de surveillance, en particulier le calcul de l’indice de migration de Reimers (cf. image) qui conditionne l’ensemble du programme de surveillance. En effet, l’indice de Reimers détermine la fréquence des radiographies (celle-ci augmentant si l’indice se rapproche des niveaux alarmants) ainsi que toutes les décisions de correction, y compris les décisions de réalignement chirurgical préventif de la hanche.

Malgré le caractère essentiel de l’indice de Reimers, celui-ci est peu connu des cliniciens non-spécialistes du suivi des enfants/adolescents atteints de paralysie cérébrale. Une étude conduite en Australie récemment a estimé que le principal facteur limitant l’efficacité des programmes de surveillance était la présence et la précision du calcul de l’indice de Reimers. En effet l’étude a montré que dans plus de 50% des cas l’indice était soit absent du rapport radiographique, soit calculé incorrectement.

Mesure de l'indice de Reimers:

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Quel est le concept de votre projet ?

Notre projet consiste à développer et valider des algorithmes de traitement des radiographies afin de mesurer l’indice de Reimers de manière précise automatiquement en utilisant les outils de l’intelligence artificielle.

Ces algorithmes seront intégrés dans une app permettant à la fois aux patients de s’investir dans leur propre suivi médical, et au clinicien de disposer d’un moyen fiable de calcul de l’indice de Reimers. L’app sera également un moyen efficace de suivre l’évolution de l’indice de Reimers pour un patient au court du temps et de faciliter la communication entre patients et cliniciens afin d’optimiser le suivi médical.

Vision : Une imagerie médicale 100% efficace

Les images médicales sont essentielles au diagnostic et au suivi médical des patients. Chaque spécialisation développe des mesures ou indices particulièrement pertinents pour le diagnostic dans leur domaine, comme l’est l’indice de Reimers pour la luxation de la hanche, mais parfois peu connus des non-spécialistes. Lorsque c’est possible, le traitement automatisé des images médicales par l’intelligence artificielle permettrait d’injecter l’expertise des spécialistes dans l’analyse de toutes les images médicales afin d’en maximiser l’efficacité diagnostique.

Solution : Un algorithme de calcul automatique de l’indice de Reimers pour toute radiographie du bassin et des hanches.

L’algorithme sera validé et comparé aux mesures effectuées par des spécialistes du calcul de l’indice de Reimers dans le cadre d’un programme de surveillance des hanches chez les enfants et adolescents atteints de paralysie cérébrale. L’algorithme sera conçu à partir d’un réseau de neurones convolutifs (un type de réseau de neurones profonds utilisé pour traiter les images) et une grande base de données de radiographies comprenant les mesures de l’indice de Reimers faites par des spécialistes.

Dans un premier temps, l’algorithme sera intégré à une app et/ou une web app permettant de calculer automatiquement l’indice de Reimers à partir de la radiographie du patient. L’app permettra la capture de la radiographie (photo ou fichier) et l’affichage de l’indice de Reimers. En cas de multiples radiographies, l’app produira le graphique de l’évolution de l’indice de Reimers au cours du temps.

A plus long terme, notre objectif est d’intégrer cet algorithme au sein des différents systèmes d’archive des images médicales utilisées par les hôpitaux, cliniques et centres d’imagerie pour que l’indice soit calculé automatiquement et systématiquement et qu’une alerte soit créée automatiquement si l’indice dépasse une certaine valeur seuil. L’objectif étant de fournir un filet de sécurité pour que la mesure soit effectuée et rapportée à chaque fois qu’elle pourrait prévenir la luxation de la hanche d’un patient.

Activité : la recherche, le développement et l’intégration d’algorithmes de traitement automatisé des images médicales.

Nous créons et validons des algorithmes de traitement automatisé des images médicales en partenariat avec les cliniciens spécialisés. Les algorithmes sont ensuite intégrés soit dans des app de manière à mettre le patient au centre de son suivi médical, soit à l’intérieur des systèmes d’archives d’images médicales de manière à maximiser l’efficacité diagnostique des images qui y sont stockées.

Impact :

  • Prévenir la luxation de la hanche chez un enfant/adolescent c’est prévenir une vie de douleur, et des conséquences néfastes sur la santé tout au long de la vie (perte de mobilité, arthrose précoce, etc.).
  • Maximiser le potentiel diagnostique des images médicales c’est maximiser l’efficacité des dépenses de santé destinée à l’acquisition de ces images et diminuer les dépenses de santé dues au défaut de prévention suite à la potentielle sous-exploitation des images.

Localisation de votre projet

13170
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Projet lancé par :
  • Morgan SANGEUX
  • Paris, France

Morgan SANGEUX

Directeur de recherche

Paris, France

Biomech-Intel

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