Détection augmentée des tumeurs de la vessie par intelligence artificielle en temps réel
Détection augmentée des tumeurs de la vessie à l'aide du système de détection d'artefact portable pour la vessie (Bladder-PAD) : étude analytique prospective multicentrique utilisant l'intelligence artificielle en temps réel (IA).
Promoteur : Centre Hospitalier Universitaire, Amiens
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 13 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
Augmented Bladder Tumor Detection Using Real Time Based Artificial Intelligence
Augmented Bladder Tumor Detection Using the Bladder-Portable Artifact Detection System: A Multicentric Prospective Analytic Study Using Real Time Based Artificial Intelligence (IA).
Today the standard for the diagnosis and monitoring of bladder tumors is bladder endoscopy. The performance of this exam is not perfect. With this work, based on artificial intelligence, the investigators wish to combine endoscopy with a complementary diagnostic tool in order to improve patient care. The main objective will be to reduce diagnostic errors / wanderings in patients treated or followed for bladder tumors, by imposing a new standard of diagnostic bladder mapping (high PPV and VPN, high precision)(primary purpose diagnostic). The secondary objective will be to homogenize and systematize the descriptive part of the lesions, and to use AI to better characterize tumor aggressiveness. The final objective being to validate a new precision tool (diagnostic companion) essential for developing and standardizing the therapeutic management of bladder tumors (correcting inter-observer heterogeneity). In this project, video frame will be first extracted from our dataset of cystoscopy videos hosted in in the Next Cloud Recherche. Selected medical image will be segmented and analyzed using our pre-trained CNN model with a feature detection algorithm to obtain features. Data will be analyzed on both patient and lesion levels. The study will assess the Bladder-PAD accuracy on the detection of bladder tumors, and its ability to predict tumor risk of recurrence and progression.
Aujourd'hui, la référence pour le diagnostic et la surveillance des tumeurs de la vessie est l'endoscopie vésicale. La performance de cet examen n'est pas parfaite. Par ce travail, fondé sur l'intelligence artificielle, les investigateurs souhaitent associer l'endoscopie à un outil diagnostique complémentaire afin d'améliorer la prise en charge des patients. L'objectif principal sera de réduire les erreurs diagnostiques / errances chez les patients traités ou suivis pour des tumeurs de la vessie, en imposant un nouveau standard de cartographie vésicale diagnostique (PPV et VPN élevées, précision élevée) (objectif principal diagnostique). L'objectif secondaire sera d'homogénéiser et de systématiser la partie descriptive des lésions, et d'utiliser l'IA pour mieux caractériser l'agressivité tumorale. L'objectif final étant de valider un nouvel outil de précision (compagnon diagnostique) indispensable au développement et à la standardisation de la prise en charge thérapeutique des tumeurs de la vessie (en corrigeant l'hétérogénéité inter-observateur). Dans ce projet, des images vidéo seront d'abord extraites du jeu de données de vidéos de cystoscopie hébergé sur le Next Cloud Recherche. Les images médicales sélectionnées seront segmentées et analysées à l'aide du modèle de CNN pré-entraîné, avec un algorithme de détection de caractéristiques permettant d'obtenir des caractéristiques. Les données seront analysées à la fois au niveau du patient et au niveau de la lésion. L'étude évaluera la précision du Bladder-PAD dans la détection des tumeurs de la vessie, ainsi que sa capacité à prédire le risque de récidive et de progression tumorale.
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