Region guided mask R-CNN avec fusion Haralick-ResNet pour une détection précise de la maladie coronarienne dans les images d’angiographie par tomodensitométrie

Pourquoi des examens cardiaques plus nets comptent

La maladie coronarienne est l’une des principales causes de décès dans le monde, et une méthode courante pour la repérer tôt consiste à utiliser des scanners CT spéciaux qui montrent les vaisseaux sanguins du cœur. Ces images 3D peuvent révéler des rétrécissements dangereux et des dépôts lipidiques avant qu’ils ne provoquent une crise cardiaque. Mais dans la pratique, les images sont souvent floues, encombrées par des tissus qui se chevauchent et bruitées. Cet article présente un système informatique plus intelligent qui nettoie ces images brouillées, trace les vaisseaux cardiaques de façon plus précise et signale la maladie avec une grande fiabilité, offrant potentiellement aux médecins un outil plus précis pour le diagnostic précoce.

Citation: Revathi, G., Mathew, O.C. Region guided mask R-CNN with Haralick ResNet fusion for accurate coronary artery disease detection in computed tomography angiography images. Sci Rep 16, 12231 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43951-5

Mots-clés: maladie coronarienne, imagerie cardiaque par CT, segmentation d’images médicales, diagnostic par apprentissage profond, détection des plaques cardiaques