La neuro-oncologie
augmentée par l'IA

Chaque année, des milliers de lésions cérébrales sont manquées dû aux limites de la cognition humaine, nuisant à l'accès au traitement optimal.

Avec la détection automatisée, notre mission est de faciliter le diagnostic et la prise en charge des métastases cérébrales pour un traitement plus rapide et précis.

1/3
des 17M de nouveaux patients atteints d'un cancer par année développeront des métastases cérébrales
2-10
IRM de suivi seront nécessaires pour surveiller la réponse au traitement et identifier les rechutes
1000+
images sont examinées pour chaque séance d'IRM de suivi
AFX Medical développe une solution logicielle pour l'identification et le suivi des métastases cérébrales
AFX-BM est un logiciel s'intégrant au PACS et prévu pour assister les radiologues et les radio-oncologues dans leur flux de travail clinique
AFX-BM software solution

Détection et mesure

AFX-BM suggère la localisation de métastases cérébrales potentielles sur des IRM T1 contrastées.

Les diamètres maximaux sont automatiquement dérivés de la segmentation automatique.

L: 12.3mmW: 9.4mm

Identification des trouvailles

Chaque trouvaille et ses dimensions sont listés pour une navigation efficace dans les images.

Une fois approuvée, un identifiant unique est associé à chaque trouvaille clinique et perdure au fil des études DICOM.

Lesion 1Lesion 2Lesion 3Lesion 1Lesion 2Lesion 3

Suivi longitudinal

Les découvertes approuvées correspondant à une même lésion cérébrale sont associées entre chaque études DICOM.

Cette association permet un suivi longitudinal de chaque lésions, facilitant l'estimation de critères cliniques tels que le RECIST ou le RANO-BM.

18/01/202315/02/2023Lesion 1Lesion 1

Rapport compréhensif

Les découvertes longitudinales sont compilées dans un rapport PDF qui comprend un tableau résumé des lésion suivi ainsi qu'une représentation graphique de l'évolution de la taille des lésions dans le temps.

Actualités

Publications scientifiques
6/27/2022
Automated Detection of Brain Metastases on T1-Weighted MRI Using a Convolutional Neural Network: Impact of Volume Aware Loss and Sampling Strategy
Detection of brain metastases (BM) and segmentation for treatment planning could be optimized with machine learning methods. Convolutional neural networks (CNNs) are promising, but their trade-offs between sensitivity and precision frequently lead to missing small lesions.
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12/14/2022
The lost metastases: Deep Learning's Potential in Radiosurgery Quality Assurance
The multi-tier radiosurgery workflow at our institution left very few unidentified brain metastases (0.8%). Despite this low error rate, our AI algorithm still detected two lesions that required further treatment.
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12/13/2017
Deep learning : A primer for radiologists
This review illustrates key concepts of deep learning necessary to understand its application to images, describes emerging clinical applications in radiology, and discusses technical requirements and future directions in this field.
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