VCE du grêle : vers une lecture automatisée ?

JFHOD 2018

Position du problème

La vidéo capsule endoscopique (VCE) est un examen de référence pour l’exploration non invasive de l’intestin grêle. Cependant son interprétation est chronophage, et il existe un risque non négligeable de lésions manquées notamment par déficit d'attention. L’objectif de cette étude était de développer un outil de diagnostic assisté par ordinateur pour la détection des angiodysplasies de l’intestin grêle en VCE.

Méthode

Après un travail de description des angiodysplasies, création d'une banque de données (CAD-CAP) multicentrique (13 centres) comprenant 4166 vidéos anonymisées de VCE de 3ème génération. 600 images typiques d’angiodysplasie étaient sélectionnées et 600 images normales servaient de groupe témoin. Plusieurs algorithmes, basés sur système de réseaux neuronaux convolutionnels étaient testés. Une 1ère banque d’images permettait de sélectionner l’algorithme le plus performant et une 2ème de le valider.

Résultat

L’algorithme développé obtenait les performances suivantes pour la détection des angiodysplasies : sensibilité = 100%, spécificité = 95,83%, valeurs prédictives positive = 96,15% et négative =100%. La reproductibilité était parfaite (Kappa= 1.0).

Conclusion

Cette étude montre des résultats très prometteurs dans le domaine du diagnostic assisté par l'intelligence artificielle. La lecture automatisée des VCE permettrait une lecture plus rapide et plus fiable. L'application à la vidéo n'est qu'une question de temps !

Benjamin ANON, Tours