Le projet AI.DReAM, financé par la BPI France, rassemble un consortium de 9 acteurs (GE Healthcare porteur, 4 PME et start-ups, 3 partenaires cliniques, et LITO comme seul laboratoire académique). Le projet vise à accélérer le développement et l’accès au marché d’applications d’Intelligence Artificielle en imagerie médicale. Le rôle de notre laboratoire est d’effectuer les développements méthodologiques nécessaires pour assurer le contrôle qualité, la robustesse des modèles radiomiques (classiques ou profonds) et leur aptitude à produire des résultats fiables sur une grande variété d’images. Pour évaluer nos approches, nous travaillerons avec les partenaires cliniques du consortium, que sont l’AP-HP, Gustave Roussy, et l’Hôpital Saint Joseph à Paris.

Personnes impliquées au laboratoire : Frédérique Frouin, Fanny Orlhac, Irène Buvat (responsable).

Le projet BIOMEDE-IA (2020-2023) a pour premier objectif de prédire par des méthodes d’apprentissage machine les principales mutations génomiques de patients atteints de gliomes infiltrants du tronc cérébral à partir de leurs caractéristiques cliniques et d’imagerie (IRM multi-paramétriques), pour mieux prendre en charge les cas pour lesquels la biopsie n’est pas disponible.

Le projet TIPIT (2020-2023) implique l'U900 Inserm - Institut Curie - PSL (Dir : Emmanuel Barillot), le service d'oncologie thoracique de l'Institut Curie (Chef de service : Nicolas Girard) et notre laboratoire LITO. Il est financé par la Fondation ARC, dans le cadre de l'appel à projet SIGNIT, pour une durée de 3 ans.

Le projet PANACEE (2020-2023) vise à développer des méthodes et un outil permettant, pour un patient atteint de cancer du poumon non à petites cellules et décrit par ses caractéristiques cliniques, biologiques, histologiques ou issues des images médicales (radiomique), d’identifier un petit groupe de malades qui présentent des caractéristiques très similaires, dans une base de référence constituée de patients déjà traités pour la même pathologie.

La Tomographie d'Emission de Positons (TEP) au Fluoro-Deoxy-Glucose (FDG) est bien établie comme méthode non invasive diagnostique et de suivi des patients atteints de lymphome de Hodgkin. Cependant, les images TEP au FDG acquises dans cette indication sont exploitées très simplement, en évaluant l'importance des hyper fixations de FDG et l'évolution de ces hyper fixations dans le temps.

Le projet PRECISION PREDICT (2020-2022) est porté par l'Institut Curie (service d'oncologie thoracique, direction des données, et LITO), et financé dans le cadre du 2ème AAP du Health Data Hub, co-organisé avec le Grand Défi « Amélioration des diagnostics médicaux par l’Intelligence Artificielle », et Bpifrance.

VOCALE est un projet (2018-2022) d’analyse du mouvement des cordes vocales par échographie translaryngée dynamique, mené par le laboratoire en collaboration avec différents services de chirurgie et le laboratoire d’imagerie biomédicale.

Nous participons au projet européen H2020-MSCA-ITN-2017 HYBRID (Healthcare Yearns for Bright Researchers for Imaging Data, 2017-2021) en collaboration avec 10 partenaires émanant d'Allemagne, Autriche, Royaume-Uni, Pays-Bas, Danemark, et Belgique.

La Photo Thérapie Dynamique (PDT) est un traitement localisé utilisant un rayon laser focalisé sur la tumeur. La PDT est basée sur l’activation, par la lumière de longueur d’onde spécifique, d’un photosensibilisateur (PS) localisé préférentiellement dans les cellules tumorales.

LIFEx est un logiciel d'analyse d'images médicales très convivial, et permettant la réalisation d'études radiomiques pour tout type d'images (TEP, IRM, US, TEMP, tomodensitométrie).