Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI - Université Grenoble Alpes
Article Dans Une Revue Diagnostic and Interventional Imaging Année : 2020

Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI

P. Roca
  • Fonction : Auteur
Pixyl Medical [Grenoble]
A. Attye
  • Fonction : Auteur
Centre Hospitalier Universitaire [CHU Grenoble]
L. Colas
Université catholique de Lille
A. Tucholka
  • Fonction : Auteur
Pixyl Medical [Grenoble]
P. Rubini
Pixyl Medical [Grenoble]
S. Cackowski
  • Fonction : Auteur
[GIN] Grenoble Institut des Neurosciences
J. Ding
  • Fonction : Auteur
Université catholique de Lille
J.-F. Budzik
  • Fonction : Auteur
Université catholique de Lille
F. Renard
  • Fonction : Auteur
Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Autonomie, Gérontologie, E-santé, Imagerie & Société [Grenoble]
S. Doyle
  • Fonction : Auteur
Pixyl Medical [Grenoble]
E.L. Barbier
  • Fonction : Auteur
[GIN] Grenoble Institut des Neurosciences
I. Bousaid
  • Fonction : Auteur
Direction de la Transformation Numérique et des Systèmes d’Information
R. Casey
  • Fonction : Auteur
Observatoire Français de la Sclérose En Plaques [Lyon]
Université Claude Bernard Lyon 1
S. Vukusic
Université Claude Bernard Lyon 1
Observatoire Français de la Sclérose En Plaques [Lyon]
N. Lassau
  • Fonction : Auteur
Département de radiologie
Direction de la recherche [Gustave Roussy]
S. Verclytte
  • Fonction : Auteur
Université catholique de Lille
F. Cotton
Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé

Résumé

The purpose of this study was to create an algorithm that combines multiple machine-learning techniques to predict the expanded disability status scale (EDSS) score of patients with multiple sclerosis at two years solely based on age, sex and fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) MRI data.

Domaines

Intelligence artificielle [cs.AI] Ingénierie biomédicale

Sandrine Corvey-Biron  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.univ-grenoble-alpes.fr/hal-03356694

Soumis le : mardi 28 septembre 2021-12:12:28

Dernière modification le : mercredi 18 décembre 2024-10:14:24

Consulter le texte intégral

Dates et versions

hal-03356694 , version 1 (28-09-2021)

Identifiants

Citer

P. Roca, A. Attye, L. Colas, A. Tucholka, P. Rubini, et al.. Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI. Diagnostic and Interventional Imaging, 2020, 101 (12), pp.795-802. ⟨10.1016/j.diii.2020.05.009⟩. ⟨hal-03356694⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UNIV-ST-ETIENNE UGA CNRS UNIV-LYON1 INSA-LYON LIG CREATIS FNCLCC IGR INSA-GROUPE UDL MIAI ANR LIG_SIDCH GRENOBLEINSTITUTNEUROSCIENCES
75 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

More