AutoConeBeam : Diagnostic assisté par intelligence artificielle des lésions péri-apicales en imagerie Cone Beam CT dento-maxillaire

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

La recherche des foyers infectieux dentaires est aujourd’hui systématiquement intégrée dans le parcours de soins des patients atteints de pathologies chroniques et dans le cadre des bilans pré-thérapeutiques. Une précédente étude menée dans le service a par exemple montré que 33% des dents traitées endodontiquement (i.e. « dévitalisées ») présentaient une pathologie péri-apicale. De par sa sensibilité de détection supérieure aux incidences intra-orales, l’imagerie Cone Beam CT (CBCT) est devenue le gold standard pour l’exploration fine des lésions péri-apicales. Néanmoins, l’interprétation de l’intégralité du champ d’acquisition est chronophage notamment du fait des nombreuses reconstructions multiplanaires indispensable pour une analyse dent par dent. L’intelligence artificielle (IA) est en plein essor et trouve de nombreuses applications dans le domaine de la santé et particulièrement en imagerie médicale. La performance d’une IA basée sur l’apprentissage profond repose sur la qualité d’annotation des images utilisées pour entrainer les réseaux neuronaux convolutifs. L’association d’expertises complémentaires entre le service hospitalier et le partenaire industriel Carestream Dental devrait permettre in fine la mise ne production d’une aide au diagnostic pertinente et ce au bénéfice des malades.

Le projet a pour objectif d’évaluer la faisabilité d’une analyse par IA des examens radiologiques 3D Cone Beam CT (CBCT) de la région dento-maxillofaciale. Il s’agit d’une phase préliminaire dans le but de valider la méthodologie (labellisation des cas, entrainement des réseaux neuronaux, …) d’une étude ultérieure à plus grande échelle dont la finalité sera de développer un outil d’aide au diagnostic des foyers infectieux dentaires (lésion péri-radiculaire d’origine endodontique – LIPOE) à partir des explorations CBCT.

Les objectifs secondaires sont :
- Préparer et dimensionner l’étude prospective consécutive, notamment en termes du nombre d’inclusions
- Explorer d’autres perspectives de radiodiagnostic automatisé (pathologies sinusienne associées aux LIPOE, …)

L’étude cherchera à démontrer que l’utilisation de l’IA dans le diagnostic des LIPOE portera ses bénéfices tant pour les patients avec la réduction d’erreurs et de retards diagnostiques, que pour les praticiens qui pourront se concentrer davantage sur le plan de traitement le plus adapté.
Un diagnostic précoce et précis, qui permettra d’intercepter les LIPOE dans leur stade initial, devrait favoriser la réduction des coûts à moyen et long termes et améliorer de la qualité de vie des patients.
Les foyers infectieux dentaires, en particulier les LIPOE, demeurent des enjeux de santé publique. En effet, celles-ci ont une prévalence de 33% en France sur des dents endodontiquement traitées.

Critères d’inclusion :
- Age > 18 ans
- Patient denté (présence dans la cavité buccale de 20 dents minimum)
- Pris en charge à l’Hôpital Bretonneau
- Ayant bénéficié d’une imagerie Cone Beam CT (>70kV, voxel < 300, FOV > 8x8)
- Présentant au moins une LIPOE

Critères de non-inclusion :
- Ayant été informé et s’opposant par écrit à la participation de l’étude
- Patient décédé
- Patient mineur
- Patient sous mesure de protection judiciaire (tutelle ou curatelle)