Publié le 17 février 2026 20:37:00. Des chercheurs sud-coréens ont mis au point une nouvelle méthode d’analyse d’images médicales, basée sur l’intelligence artificielle, pour détecter les dépôts de graisse dans les artères coronaires, ce qui pourrait permettre de mieux évaluer le risque de crise cardiaque.
- Une nouvelle approche basée sur l’intelligence artificielle (IA) permet de détecter les plaques graisseuses dans les artères coronaires grâce à l’imagerie par cohérence optique (ICO).
- Cette méthode ne nécessite aucune modification du matériel existant et peut être intégrée aux systèmes d’ICO déjà utilisés en clinique.
- Les résultats de l’étude, menée sur des modèles animaux, sont prometteurs et ouvrent la voie à des études sur des patients humains.
L’identification précise des plaques d’athérome riches en lipides est un enjeu majeur dans la prévention des maladies cardiovasculaires. L’imagerie par cohérence optique (ICO), une technique d’imagerie intravasculaire utilisant un cathéter, fournit des images très détaillées de la structure des vaisseaux sanguins. Cependant, l’ICO standard ne permet pas d’évaluer la composition de la paroi vasculaire, un facteur crucial pour déterminer le risque de rupture de plaque et de crise cardiaque.
Une équipe de chercheurs du Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), en collaboration avec l’hôpital Guro de l’université de Corée, a développé une nouvelle méthode pour extraire des informations spectrales des images ICO. En analysant les variations de la lumière réfléchie par les différents tissus (lipides, tissus fibreux, calcium), et en combinant ces données avec un algorithme d’apprentissage profond, ils ont réussi à identifier et à cartographier la présence de lipides dans la paroi des artères.
« Les plaques contenant plus de lipides et certains modèles de distribution lipidique sont fortement associés au risque d’événements cardiaques majeurs. En analysant les informations dépendantes de la longueur d’onde cachées dans le signal ICO et en les combinant avec l’IA, nous avons pu identifier la présence et la distribution de lipides dans la paroi vasculaire. »
Hyeong Soo Nam, chef d’équipe de recherche, Korea Advanced Institute of Science and Technology
Cette nouvelle approche présente l’avantage de ne pas nécessiter de modifications matérielles coûteuses et de pouvoir être utilisée avec les systèmes ICO déjà présents dans les hôpitaux. De plus, elle simplifie considérablement le processus d’annotation des images, en se basant sur des indications générales de présence ou d’absence de lipides plutôt que sur une identification précise au niveau de chaque pixel.
Les chercheurs ont validé leur méthode en comparant les prédictions de l’IA aux résultats d’analyses histologiques réalisées sur des artères de lapins. Les résultats ont montré une bonne concordance entre les deux approches, confirmant la capacité de l’IA à identifier avec précision les plaques riches en lipides. Les résultats de cette étude sont publiés dans la revue Optics Biomedical Express.
L’équipe de recherche travaille désormais à améliorer la vitesse et la robustesse de l’algorithme, afin de le rendre utilisable en temps réel lors des interventions coronaires. Des études supplémentaires sont prévues sur des artères humaines pour valider la méthode et déterminer la meilleure façon de l’intégrer dans la pratique clinique quotidienne. L’objectif est de fournir aux cardiologues un outil supplémentaire pour évaluer le risque de crise cardiaque, personnaliser les traitements et améliorer la prise en charge des patients atteints de maladies coronariennes.