Neuro

Pixyl.neuro par Pixyl

Aide au diagnostic en imagerie cérébrale

Lauréats du Data Challenge JFR 2019

Une solution de quantification des biomarqueurs neurologiques

L’analyse des coupes IRM dans le cadre du suivi des maladies neurodégénératives et neuro-inflammatoires, comme la Sclérose en Plaques est essentielle. Elle permet en effet d’évaluer et prédire les évolutions dans le temps de la maladie et la réponse au traitement le cas échéant. Ce travail d’analyse est essentiel pour des radiologues dont la charge de travail d’analyse d’image en augmentation de 10% chaque année (pour un nombre de radiologues stable).

Et si une solution d'IA pouvait quantifier automatiquement les anomalies cérébrale de la substance blanche ?

Basé sur une technologie d’Intelligence Artificielle de pointe pour l’analyse d’IRM cérébrale. Pixyl.neuro vous permet de quantifier et suivre l’évolution de la maladie chez vos patients atteints de sclérose en plaques ou de démence.

Le logiciel est compatible avec tout type d’examen IRM.

Les résultats sont fournis, directement dans votre workflow clinique de manière totalement automatique et en 5 minutes environ.

Avantages

  • Un rapport radiologique objectif via des mesures précises et standardisées.
  • Une lecture rapide grâce à une segmentation utilisant un code couleur intuitif.
  • Un outil automatique d’aide à la décision dans votre flux de travail, disponible en 5 minutes environ.
  • Une prévision plus précoce des symptômes, de l’évolution de la maladie et de la réponse au traitement.

Ce qu'en disent les spécialistes

“La haute sensibilité de l’analyse Pixyl peut permettre de détecter précocement des changements dans l’activité de la maladie, conduisant à une meilleure prise en charge du patient.”

Dr Arnaud Attye, Neuroradiologue, CHU Grenoble

Publications

  1. Use of Software Analytics of Brain MRI (with & without contrast) As Objective Metric in Neurological Disorders and Degenerative Diseases. Int Phys Med Rehab J 2017, 2(2): 00046
  2. The Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS). Menze et al. DOI 10.1109/TMI.2014.2377694
  3. Objective Evaluation of Multiple Sclerosis Lesion Segmentation using a Data Management and Processing Infrastructure. Nature Scientific Reports | (2018) 8:13650 | DOI:10.1038/s41598-018-31911-7