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Personne :
Lemieux, Simon

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Lemieux

Prénom

Simon

Affiliation

Université Laval. Département de radiologie et médecine nucléaire

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ncf13701506

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Résultats de recherche

Voici les éléments 1 - 3 sur 3
  • PublicationAccès libre
    Efficacité, sensibilité et complications de la biopsie transthoracique sous guidage échographique : expérience d'un centre de référence en cancer du poumon
    (2023) Lemieux, Simon; Provencher, Steeve
    Ce mémoire comporte deux études portant sur la biopsie transthoracique à l'aiguille (BTTA) sous guidage échographique. La première étude est une étude de cohorte rétrospective, monocentrique, avec l'objectif d'évaluer les variables cliniques et radiologiques qui influencent la sensibilité et les complications de la BTTA sous guidage échographique. Pour étudier cette question, 488 patients consécutifs ayant subi 528 BTTA sous guidage échographique entre 2008 à 2017 à l'IUCPQ ont été inclus. Les patients inclus avaient une lésion pleurale ou pulmonaire périphérique en contact avec la plèvre. Des 528 BTTA sous guidage échographique, 75% (397/528) des lésions étaient malignes. La sensibilité pour poser le diagnostic d'une lésion maligne était de 72% (285/397). L'analyse multivariée a révélé que la longueur de contact pleural était la seule variable qui influençait la sensibilité (rapport de cote [RC] 1.08 par mm jusqu'à 30 mm). Un pneumothorax est survenu dans 15% (77/528) des BTTA sous guidage échographique. Un drain thoracique a été placé chez 2% des patients (9/528). La longueur de contact pleurale (RC 0.98 par mm ; 95% IC 0.97-0.99 ; p=0.013), la taille de la lésion (RC 0.98 par mm ; 95% IC 0.96-0.99 ; p=0.006) et l'utilisation d'une aiguille-trocart de calibre 18G (RC 0.47 comparé à 20G ; 95% IC 0.26-0.83 ; p=0.010) étaient associés avec une diminution du taux de pneumothorax. Ainsi, la longueur de contact pleural est une variable clé qui influence à la fois la performance et la sécurité de la BTTA sous guidage échographique. La BTTA sous guidage échographique est une procédure efficace et sécuritaire. La deuxième étude est une revue systématique avec méta-analyse portant sur la performance diagnostique et les complications de la BTTA sous guidage échographique. La méta-analyse comporte 83 études représentant 11,722 BTTA sous guidage échographique dans une population de 11,767 patients. La méta-analyse a démontré une sensibilité de 88% et une spécificité de 100%. Des complications sont survenues dans 4% des procédures. Le pneumothorax (3%) était la complication la plus fréquente dont un drain thoracique a été placé dans 0.4% des BTTA
  • PublicationAccès libre
    Tracking and predicting COVID-19 radiological trajectory on chest X-rays using deep learning
    (Springer Nature, 2022-04-04) Potvin, Olivier; Le-Khac, Huy; Lemieux, Simon; Chartrand‑Lefebvre, Carl; Hains, Alexandre; Dieumegarde, Louis; Forghani, Reza; Tang, An; Lévesque, Marie-Hélène; Duchesne, Simon; Hornstein, David; Archambault, Patrick; Gagné, Christian; Gourdeau, Daniel; Duchesne, Nathalie; Martin, Diego; Vecchio, Fabrizio; Yang, Issac
    Radiological findings on chest X-ray (CXR) have shown to be essential for the proper management of COVID-19 patients as the maximum severity over the course of the disease is closely linked to the outcome. As such, evaluation of future severity from current CXR would be highly desirable. We trained a repurposed deep learning algorithm on the CheXnet open dataset (224,316 chest X-ray images of 65,240 unique patients) to extract features that mapped to radiological labels. We collected CXRs of COVID-19-positive patients from an open-source dataset (COVID-19 image data collection) and from a multi-institutional local ICU dataset. The data was grouped into pairs of sequential CXRs and were categorized into three categories: 'Worse', 'Stable', or 'Improved' on the basis of radiological evolution ascertained from images and reports. Classical machine-learning algorithms were trained on the deep learning extracted features to perform immediate severity evaluation and prediction of future radiological trajectory. Receiver operating characteristic analyses and Mann-Whitney tests were performed. Deep learning predictions between "Worse" and "Improved" outcome categories and for severity stratification were significantly different for three radiological signs and one diagnostic ('Consolidation', 'Lung Lesion', 'Pleural effusion' and 'Pneumonia'; all P < 0.05). Features from the first CXR of each pair could correctly predict the outcome category between 'Worse' and 'Improved' cases with a 0.81 (0.74-0.83 95% CI) AUC in the open-access dataset and with a 0.66 (0.67-0.64 95% CI) AUC in the ICU dataset. Features extracted from the CXR could predict disease severity with a 52.3% accuracy in a 4-way classification. Severity evaluation trained on the COVID-19 image data collection had good out-of-distribution generalization when testing on the local dataset, with 81.6% of intubated ICU patients being classified as critically ill, and the predicted severity was correlated with the clinical outcome with a 0.639 AUC. CXR deep learning features show promise for classifying disease severity and trajectory. Once validated in studies incorporating clinical data and with larger sample sizes, this information may be considered to inform triage decisions.
  • PublicationAccès libre
    Deep learning of chest X‑rays can predict mechanical ventilation outcome in ICU‑admitted COVID‑19 patients
    (Springer Nature, 2022-04-13) Potvin, Olivier; Le-Khac, Huy; Lemieux, Simon; Hains, Alexandre; Abrougui, Lyna; Dieumegarde, Louis; Tang, An; Chartrand‑Lefebvre, Carl; Gagnon, Louis; Lévesque, Marie-Hélène; Duchesne, Simon; Archambault, Patrick; Giguère, Raphaelle; Gagné, Christian; Gourdeau, Daniel; Duchesne, Nathalie; Cloutier, Florence; Biem, Jason Henry; Nepveu, Simon; Rosenbloom, Lorne; Yang, Issac
    The COVID-19 pandemic repeatedly overwhelms healthcare systems capacity and forced the development and implementation of triage guidelines in ICU for scarce resources (e.g. mechanical ventilation). These guidelines were often based on known risk factors for COVID-19. It is proposed that image data, specifically bedside computed X-ray (CXR), provide additional predictive information on mortality following mechanical ventilation that can be incorporated in the guidelines. Deep transfer learning was used to extract convolutional features from a systematically collected, multi-institutional dataset of COVID-19 ICU patients. A model predicting outcome of mechanical ventilation (remission or mortality) was trained on the extracted features and compared to a model based on known, aggregated risk factors. The model reached a 0.702 area under the curve (95% CI 0.707-0.694) at predicting mechanical ventilation outcome from pre-intubation CXRs, higher than the risk factor model. Combining imaging data and risk factors increased model performance to 0.743 AUC (95% CI 0.746-0.732). Additionally, a post-hoc analysis showed an increase performance on high-quality than low-quality CXRs, suggesting that using only high-quality images would result in an even stronger model.