Action Covid-19 du GdR ISIS

Dès le début de la crise sanitaire liée au Covid19, le GDR ISIS a souhaité fédérer les chercheurs de la communauté image-vision-apprentissage désirant contribuer efficacement à la lutte contre cette pandémie. Deux réunions virtuelles ont été organisées durant la période de confinement, et ont rassemblé un public nombreux : la première a établi un panorama des initiatives pour l’aide au diagnostic du COVID-19 par l’imagerie médicale et la deuxième a été l’occasion de découvrir notamment les premiers résultats obtenus en prédiction, segmentation, et classification par apprentissage statistique sur les images scanner, par des équipes françaises et internationales. Ces réunions et contacts au sein de notre communauté ont permis l’émergence d’un groupe de travail, et l’identification de 4 thèmes de recherche : (1) la caractérisation précoce des patients COVID19 par imagerie de ventilation (CREATIS), (2) la prédiction d’évolution de la maladie à partir d’images scanner couplées à des données cliniques (Cedric CNAM et ImVIA Dijon), (3) l’impact neurologique du Covid-19 (GIN, UGA), et (4) l’étude de la typologie de patients du Covid-19 (IBISC, Evry). Aujourd’hui, ces 4 actions sont en cours et leurs retours à la communauté sont attendus dans les semaines à venir.  

Dès le début de la crise sanitaire liée au Covid19, le GDR ISIS a souhaité fédérer les chercheurs de la communauté image-vision-apprentissage désirant contribuer efficacement à la lutte contre cette pandémie. Deux réunions virtuelles ont été organisées durant la période de confinement, qui ont rassemblé un public nombreux.

La première réunion (16 avril 2020) a établi un panorama des initiatives pour l’aide au diagnostic du COVID-19 par l’imagerie médicale. Parmi les orateurs invités, Bertrand Thirion, directeur de l’Institut Data IA à Paris-Saclay, et membre du Comité d’Analyse Recherche Expertise (CARE) COVID-19, a présenté des outils d’IA contre le Covid-19. Stéphane Canu (LITIS, INSA Rouen) a établi un panorama des recherches contre le COVID-19 dans le domaine des sciences et technologies de l’information. Dr Guillaume Herpe, radiologue au CHU de Poitiers, a présenté le réseau d’imagerie Covid-19 de la SFR (Société Française de Radiologie), en tant que coordinateur de ce réseau.

La deuxième réunion (5 mai 2020) a été l’occasion de découvrir notamment les premiers résultats obtenus en prédiction, segmentation, et classification sur les images scanner, par des équipes françaises et internationales. Dinggang Shen, professeur au département de Radiologie et directeur du BRIC (UNC-Chapel Hill, USA) a présenté les toutes dernières applications de l’IA de son équipe, pour le diagnostic, la prédiction, et la comparaison longitudinale de patients atteints du Covid19. Maria Vakalopoulou (Centrale Supélec) a présenté les résultats d’un collectif d’équipes françaises. Enfin, Alain Lalande (ImViA et CHU de Dijon) a également partagé le retour d’expérience d’un Datathon ScanCovid-IA, portant sur de la classification et la segmentation des images CT.

Dans ce cadre, le GdR ISIS joue un rôle, à la fois de mise en réseau des chercheurs de la communauté Image-Vision et Apprentissage, mais aussi de structuration des thèmes recherches sur le sujet, en augmentant la visibilité d’actions individuelles. Ces réunions et contacts au sein de notre communauté ont permis l’émergence d’un groupe de travail, et l’identification de 4 actions portant sur :

  1. la caractérisation précoce des patients COVID19 par imagerie de ventilation. Cette action, proposée par David Sarrut (CREATIS) consiste à évaluer l’intérêt de nouvelles méthodes de calcul d’une image de ventilation, dite CTVI, quantifiant la répartition spatiale de la ventilation dans le poumon à partir de deux images scanner, acquises en blocage respiratoire. La répartition spatiale de la ventilation dans le poumon pourrait servir de biomarqueur dans le cadre du Covid19.
  2. la prédiction d’évolution de la maladie à partir d’images scanner couplées à des données cliniques. La mission de cette action menée par Nicolas THOME (Cedric, CNAM) et Alain LALANDE (ImVIA, Univ de Bourgogne) est triple et concerne le montage et le partage d’une base de données annotée avec la communauté nationale du GdR, et la proposition de solutions originales pour améliorer le diagnostic et pronostic sur les images scanner, mais aussi à l’aide de données hétérogènes, i.e. images CT et données cliniques.
  3. l’impact neurologique du Covid-19. Des manifestations neurologiques du Covid-19 ayant été rapportées, le but de l’action de Michel Dojat (Grenoble Institut des Neurosciences) est d’explorer les conséquences du Covid-19 sur le cerveau avec suivi longitudinal, grâce à la neuroimagerie  et la neuroinformatique.
  4. l’étude de la typologie de patients du Covid-19. Vincent Vigneron (IBISC, Evry), Jean-Philippe Conge et Omar Galarraga mènent cette action dont l’objectif est d’identifier le profil des patients susceptibles de développer une pathologie face au Covid19, à l’aide de simulations d’évolution de l’épidémie, pour aider les autorités sanitaires à évaluer divers scénarios de dé-confinement.

Pour ces travaux, l’accès aux données est crucial, mais freiné par la législation sur les données personnelles préservant les patients. Un des objectifs du GT consiste à pouvoir partager une base de données avec la communauté nationale, pour fédérer et stimuler la mise en place de solutions originales pour répondre notamment à la tâche de pronostic. Les animateurs de l’action 2 sont en train de constituer une base de données contenant des images scanner (dont des CT-scan habituels, des CT scan acquis en fin d’inspiration, en fin d’expiration et CT scan angiographique), des données cliniques et annotations, qui seront stockées dans un centre de dépôt de données hébergeur au sein du laboratoire CREATIS.  Comme il n’est pas possible de diffuser directement les données sans contrôle à l’ensemble de la communauté, l’accès à cette base de données sera possible, pour les membres impliqués dans l’action, via la transmission des scripts d’entraînement et de test des modèles d’IA développés.

Aujourd’hui, ces quatre actions sont en cours et leurs retours à la communauté sont attendus dans les semaines à venir.

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