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Élaboration et analyse d'un jeu de données clinico-biologiques pour l'entraînement d'un algorithme d'intelligence artificielle utile au diagnostic du myélome
Depuis quelques années, l'intelligence artificielle (IA) se développe dans le domaine de la santé et plus particulièrement en biologie médicale. En hématologie, des algorithmes de classification cellulaire sont déjà déployés sur frottis sanguins. En revanche, l'automatisation de la lecture...
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| Auteurs principaux : | , , , , , |
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| Collectivités auteurs : | , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Élaboration et analyse d'un jeu de données clinico-biologiques pour l'entraînement d'un algorithme d'intelligence artificielle utile au diagnostic du myélome / Valentin Le Roc'h; sous la direction de Marion Eveillard |
| Publié : |
2024 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Note sur l'URL : | Accès réservé aux étudiants et personnels de l'Université de Nantes après authentification |
| Note de thèse : | Thèse d'exercice : Pharmacie : Nantes : 2023 |
| Conditions d'accès : | Accès réservé aux étudiants, personnels de l'Université de Nantes et lecteurs inscrits, après authentification. |
| Sujets : |
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| 300 | |a Thèse présentée et soutenue publiquement le 16 octobre 2023 et mise en ligne en 2024 | ||
| 307 | |a L'impression du document génère 106 p. | ||
| 314 | |a Autre (s) contribution (s) : Berthe-Marie Imbert (Président du jury) ; Stéphane Corvec, Nicolas Blin, François Subiger (Membres du jury) | ||
| 320 | |a Bibliogr. 154 réf. | ||
| 328 | 0 | |b Thèse d'exercice |c Pharmacie |e Nantes |d 2023 | |
| 330 | |a Depuis quelques années, l'intelligence artificielle (IA) se développe dans le domaine de la santé et plus particulièrement en biologie médicale. En hématologie, des algorithmes de classification cellulaire sont déjà déployés sur frottis sanguins. En revanche, l'automatisation de la lecture des myélogrammes s'avère plus complexe. Cette thèse s'inscrit dans une volonté de développer un modèle permettant une classification des cellules de la moelle osseuse. Pour ce faire, nous nous sommes intéressés au myélome multiple, une pathologie caractérisée par un envahissement médullaire par au moins 10% de plasmocytes clonaux. L'apport de l'IA pourrait ainsi permettre de fournir une aide précieuse au diagnostic de la maladie. L'élaboration d'un algorithme implique plusieurs étapes, dont la phase de création du jeu de données (dataset) qui est primordiale pour l'entraînement du modèle. Nous avons donc développé un dataset, à partir des données clinico-biologiques de 86 patients dont 64 myélomes. Cette étude monocentrique nantaise a été réalisée entre février 2021 et juin 2023. À son terme, 112 lames de myélogramme ont été numérisées. L'étalement très hétérogène des frottis médullaires a notamment permis de travailler sur la détermination de régions d'intérêt. Ces dernières ont ensuite été utilisées pour effectuer des annotations cellulaires. Ainsi, nous avons obtenu un dataset conséquent et robuste utilisable pour l'entraînement d'un algorithme. L'analyse de notre cohorte nous a également permis d'établir un état des lieux des caractéristiques du myélome multiple, après confrontation aux données de la littérature. |2 Dernière page du Pdf | ||
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