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Panorama des initiatives pour l'aide au diagnostic du COVID-19 par l'imagerie médicale

Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.

Inscriptions closes à cette réunion.

Inscriptions

61 personnes membres du GdR ISIS, et 29 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 90 personnes.

Réunion d'animation en visio-conférence

La réunion aura lieu en visioconférence. Cependant pour des raisons techniques liées au nombre de connexions simultanées, l'inscription aux réunions est gratuite, mais obligatoire.

Les identifiants de connexion sont communiquées par mail aux inscrits la veille ou le matin de la réunion.

Annonce

Date : le 16/04 à 14h.

Notre communauté scientifique s'interroge sur la manière de contribuer efficacement à la lutte contre la pandémie de COVID-19. Nous sommes sollicités à différents niveaux, par des collègues, nos tutelles et au travers d'appels d'offres d'organismes financeurs locaux, nationaux et internationaux. Certains d'entre nous ont entrepris des actions individuelles et aimeraient pouvoir amplifier leur action, d'autres souhaiteraient contribuer dans le cadre d'une collaboration et avoir une meilleure visibilité des actions ou projets en cours ainsi que des appels d?offres nationaux (CNRS, INSERM, etc.) et internationaux.

Les membres du GDR ISIS impliqués dans les thèmes B "Image et vision" et T "Apprentissage pour l'analyse du signal et des images" réunissent des compétences fortes en analyse d'images et/ou de données cliniques associées qui pourraient permettre de développer des modèles de diagnostics mais surtout prédictifs de la trajectoire des patients afin d'adapter au mieux leur prise en charge (Prédiction d'admission en soins intensifs, etc.)

La communauté internationale se mobilise massivement sur ce thème. Les premiers travaux d'équipes chinoises et nord-américaines sur la place de la radiologie pulmonaire ou du scanner dans le diagnostic viennent d'être publiés.

Pour ces travaux, l'accès aux données est crucial. Dans le souci de préserver les patients, cet accès est freiné par la législation sur les données personnelles. Cependant, certaines bases de données anonymisées commencent à être répertoriées et mises à la disposition de la communauté.

L'objectif de cette réunion est de :

  1. Dresser un état de l'art des projets initiés ou en cours d'élaboration, et des bases de données existantes au niveau national et international.
  2. Faciliter la mise en réseau des collègues de la communauté Image-Vision et Apprentissage pour accélérer la mise en oeuvre de projets nationaux.

Cette réunion s'organisera autour de présentations courtes (15 min) d'orateurs invités suivies de séances de questions/réponses de l'audience.

La réunion aura lieu sur Zoom. Les identifiants seront directement envoyés aux participants inscrits, au cours de la matinée précédant la réunion.

Orateurs invités

Appel à communications

Nous invitons également tout membre de la communauté à soumettre une proposition d'intervention courte avant le 14/04 (format libre, de quelques lignes, à envoyer aux organisateurs) :

Programme

Session « Orateur invité »

Session « Présentation courte »

Table Ronde

Résumés des contributions

Predicting the unforeseen: AI tools against Covid-19

Bertrand THIRION, directeur de l'Institut Data IA à Paris-Saclay, Membre du CARE COVID-19

Une tentative de panorama des recherches contre le COVID-19 dans le domaine des sciences et technologies de l'information

Stéphane CANU, PR., INSA Rouen.

Résumé : La lutte contre la pandémie de COVID-19 a entrainé une mobilisation sans précédent de la recherche dans les domaines des science et technologies de l'information (STI). Il existe de nombreux défis liés à cette pandémie pour lesquels les apports des recherches en STI pourraient être bénéfiques, même si tous ne sont pas suffisamment matures pour avoir un impact opérationnel sur la crise actuelle. Parmi ces défis, on peut citer : la production et gestion des données et d'informations liées à l'épidémie, la recherche épidémiologique et la modélisation, l'aide au diagnostic en particulier à partir d'analyse d'image, de son ou de vidéo, l'aide au développement de médicaments et la gestion des informations dans les publications scientifiques et sur les réseaux sociaux.

Réseau Covid Imagerie SFR / Projet COVIDIAM

Guillaume HERPE, Radiologue, CHU Poitiers, coordinateur Réseau Covid Imagerie SFR

Résumé : Le réseau COVID Imagerie SFR regroupe 472 structures d'imagerie en France, Belgique, Suisse et Maghreb. Nous recueillons chaque semaine des indicateurs quantitatifs d'activité liée au COVID. Nous colligeons, homogénéisons et classons les données issues de 271 centres répondeurs. Une analyse des données est réalisée avec une extraction hebdomadaire d'indicateurs épidémiologiques à haute valeur médicale.
Nous travaillons également à une modélisation statistique de la vague épidémiologique sous forme de cartes dynamiques.

Datathon ScanCovid-IA

Alain Lalande, MCU-PH, Laboratoire ImViA - Université de Bourgogne / CHU Dijon

Résumé : Actuellement, le scanner-X est l'examen de référence pour détecter les patients atteints de covid-19, et d'évaluer la gravité de l'atteinte. Cependant, le covid-19 n?est pas la seule pathologie pulmonaire détectable à partir de scanner, et des patients en détresse respiratoire peuvent avoir d'autres pathologies. L'objectif de ce challenge organisé dans le cadre du Datathon DATACARE-COVID19, organisé par le Technopole Santé de Dijon, est de détecter à partir des coupes de scanner les cas normaux et les cas pathologiques, et parmi les cas pathologiques, de détecter les patients atteints de covid-19. Les cas cliniques et donc les données à disposition proviendront de plusieurs bases de données publiques disponibles en ligne sur le Web. Les examens seront composés d'une ou plusieurs coupes axiales de scanner-X du thorax, au niveau des poumons. L'objectif principal sera de classer les examens entre normal ou pathologiques (et parmi les examens pathologiques, de détecter les patients atteints de covid-19). L'objectif secondaire est de segmenter les différentes structures sur les images, pour en déduire une stratification de l'atteinte pulmonaire. Ce Datathon DATACARE-COVID19 aura lieu le week-end du 18 et 19 avril. Une deuxième session pourra être envisagée.

Diagnostic de COVID-19 dans des radios pulmonaires

Petre Dokladal, Chargé de Recherche, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris

Résumé : Le COVID-19 provoque un type de pneumonie formant des lésions qui se manifestent par des opacités dans les alvéoles pulmonaires, visibles dans des différents types d'imagerie. En France, il est indiqué un examen scanner CT lors de l'apparition des complications liées au COVID-19, ou bien une radio pulmonaire, en réanimation. Dans ce talk, nous présenteront des résultats de diagnostique de COVID-19 dans des radios pulmonaires en utilisant un modèle de classification en deux classes COVID-19 ou normal. Ce modèle repose sur un VGG et permet d'obtenir de très bons résultats sur une base d'images disponibles.

Distribution de la ventilation pulmonaire calculée à partir d'images CT

David Sarrut, DR CNRS, CREATIS, Lyon

Résumé. Le covid19 attaque la fonction ventilatoire (dyspnée) et l'imagerie CT thoracique est actuellement très utilisée pour donner des informations liées au pronostic, à la sévérité, à la caractérisation des lésions etc. Nous investigons actuellement une méthode consistant à calculer une image de ventilation (CTVI) à partir de deux CT en blocage respiratoire expiration/inspiration. Les images obtenues représentent la répartition spatiale de la ventilation dans le poumon, nous les fourniront aux radiologues pour expertise. Nous ne savons pas encore si ce type d'image peut être utile dans la situation actuelle.

Group Testing: Mélanger des Prélèvements pour Accélérer la Détection du COVID-19

Antoine Deleforge, Chargé de Recherche, INRIA Nancy - Grand Est

Résumé : Le test groupé ou Group Testing est un protocole qui consiste à faire des tests sur des mélanges d'échantillons de plusieurs patients, par exemple 16, plutôt que sur un seul échantillon à la fois. Si le test est négatif sur le mélange, on peut en déduire que les 16 échantillons sont négatifs, en un seul test. Sinon, on divise en deux groupes de 8 et on recommence. Cette procédure, qui avait notamment été utilisée lors de la deuxième guerre mondiale pour dépister la syphilis, peut être mise en place dans n'importe quel laboratoire sans besoin d'instruments supplémentaires. La possibilité d'utiliser cette procédure pour dépister le COVID-19 a été recemment validée par des chercheurs de Francforts [1]. Dans cette intervention, nous aborderons les bases mathématiques derrière l'efficacité du group testing, et montreront quels sont les gains de temps potentiels en fonction du taux d'infection de la population testée. L'intervention s'appuie sur mon récent billet de blog sur le sujet [2].

[1] https://aktuelles.uni-frankfurt.de/englisch/pool-testing-of-sars-cov-02-samples-increases-worldwide-test-capacities-many-times-over/

[2] https://members.loria.fr/ADeleforge/les-maths-du-group-testing-melanger-des-prelevements-pour-accelerer-la-detection-du-covid-19/

Date : 2020-04-16

Lieu : Visioconférence


Thèmes scientifiques :
B - Image et Vision
T - Apprentissage pour l'analyse du signal et des images

Inscriptions closes à cette réunion.

Accéder au compte-rendu de cette réunion.

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2020.