PARK-AI

Diagnostic différentiel des syndromes parkinsoniens grâce à l’intelligence artificielle et à l’IRM multimodale
En cours d'exécution
02/11/2021

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01/11/2022

Objectifs principaux

Les principaux objectifs du projet, réalisé dans le cadre d'un poste d'accueil AP-HP-Inria, sont : i) d’améliorer la précision des techniques de classification automatisée pour la différenciation des sujets parkinsoniens, ii) de déterminer la valeur ajoutée de l’IRM et de la classification automatisée aux stades précoces des syndromes parkinsoniens, iii) d’étendre nos méthodes de classification à d'autres formes de syndrome parkinsonien. Pour rendre ces techniques applicables en clinique, nous proposerons de nouvelles approches d'apprentissage profond capables simultanément d’extraire des biomarqueurs pertinents et de fournir une catégorisation diagnostique à l’échelle individuelle.

Problème identifié

Le syndrome parkinsonien d’origine neurodégénérative est le plus souvent causé par la maladie de Parkinson. Plus rarement, il est dit atypique, appartenant au spectre des tauopathies (paralysie supranucléaire progressive et dégénérescence corticobasale) ou des synucléinopathies (atrophie multisystématisée, et démence à corps de Lewy). La différenciation clinique des syndromes parkinsoniens est souvent difficile, notamment aux stades précoces de la maladie. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) fournit des biomarqueurs spécifiques qui peuvent être utilisés pour entrainer et valider des algorithmes d'intelligence artificielle afin de classer les sujets parkinsoniens avec précision

Méthode/Technologie utilisée

Méthodes d’intelligence artificielle (apprentissage automatique) pour la classification automatique de patients et l’extraction de biomarqueurs à partir d’images d’IRM cérébrale multimodale

Publications

Membres

AP-HP, Inria, CNRS, Inserm, Sorbonne Université, Institut du Cerveau

Nos autres projets

Chaire BOPA

Description

Chaire Innovation « Bloc Opératoire Augmenté » (BOPA)

Nom des partenaires impliqués
AP-HP, Inria, Institut Mines-Télécom, Université de Paris-Saclay, Chaire Humanité et Santé du CNAM

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