| 13 Février 2018
Sophia Antipolis, le 13 Février 2018 - Median Technologies, The Imaging Phenomics Company® (ALMDT) annonce aujourd'hui les résultats d'une étude concernant une méthode de deep learning permettant une meilleure segmentation de la prostate. De nouveaux outils de décision thérapeutique mettant en œuvre des segmentations plus précises vont contribuer à faire progresser la médecine de précision. Les résultats de cette étude seront présentés pendant la conférence SPIE Medical Imaging à Houston, TX, USA le 14 Février. L'étude "Assessing the relevance of multi-planar MRI acquisition for prostate segmentation using deep learning techniques" est relative à la détection du cancer de la prostate et présente une méthode de segmentation de cet organe basée sur les principes du deep learning en utilisant des images IRM acquises selon deux vues différentes. Les résultats obtenus ont été comparés avec des tracés manuels effectués par des analystes en imagerie médicale et ont été évalués sur la base du nombre de lésions cancéreuses détectées dans la segmentation. L'étude montre que la méthode proposée présente de meilleures performances sur des acquisitions réalisées selon deux vues différentes que sur des acquisitions réalisées selon une seule vue. Ces résultats mettent en évidence les possibilités de conception de systèmes informatiques de segmentation de la prostate entièrement automatiques, précis, rapides et reproductibles. Le deep learning, qui est un champ de l'intelligence artificielle, permet à des systèmes informatiques d'être entraînés, en intégrant à la fois données et expérience. Les applications du deep learning sont très prometteuses dans le domaine de la santé et en particulier dans celui de l'imagerie médicale pour le développement de systèmes d'analyse d'images assistés par ordinateur intervenant dans la prise en charge de maladies comme les cancers. Une étape clé dans le développement de systèmes assistés par ordinateur pour la détection des cancers à partir d'images est la segmentation des organes. L'étude sera présentée pendant la session de poster « Machine Learning and Artificial Intelligence », qui se tiendra le mercredi 14 Février de 17h30mn à 19h00 CST. Plus d'informations sur la conférence SPIE Medical Imaging sur le lien ici. A propos de Median Technologies : Median Technologies fournit des solutions et des services d'imagerie innovants afin de faire progresser les soins de santé pour tous. Nous exploitons la puissance de l'imagerie phénomique pour contribuer à l'émergence de nouvelles thérapies et stratégies de traitement pour les patients. Nos solutions, MediScan® pour le soin des patients, iSee® pour la gestion des images dans les essais cliniques et notre plateforme d'imagerie phénomique iBiopsy® alliées à l'expertise de nos équipes contribuent à la découverte de nouveaux médicaments et de nouveaux outils de diagnostic, afin de surveiller les maladies et d'évaluer la réponse des patients à leur thérapie. Median Technologies aide les sociétés biopharmaceutiques ainsi que les professionnels de santé à apporter de nouveaux traitements aux patients qui en ont besoin, de façon plus précise et plus rapide, dans une optique de réduction globale de coûts des soins. Ainsi, nous contribuons à un monde en meilleure santé. Créée en 2002, basée à Sophia Antipolis en France avec une filiale aux Etats-Unis à Boston, Median est labellisée « Entreprise innovante » par BPI Financement et est cotée sur le marché Euronext Growth. Code ISIN : FR0011049824- Code MNEMO : ALMDT. Median est éligible au PEA PME. La société est également labellisée Pass French Tech Promotion 2017-2018. Median Technologies a reçu le Label Tech 40 2017, fait partie de l'index Tech 40 d'EnterNext et est lauréate du palmarès Deloitte Technology Fast 500™ EMEA 2017. Median est par ailleurs membre du réseau Bpifrance Excellence. Plus d'informations sur www.mediantechnologies.com
Les résultats de l'étude seront présentés à la conférence SPIE Medical Imaging à Houston, TX, USA
