(EN) Presented herein are systems and methods that provide for improved detection and characterization of lesions within a subject via automated analysis of nuclear medicine images, such as positron emission tomography (PET) and single photon emission computed tomography (SPECT) images. In particular, in certain embodiments, the approaches described herein leverage artificial intelligence (AI) to detect regions of 3D nuclear medicine images corresponding to hotspots that represent potential cancerous lesions in the subject. The machine learning modules may be used not only to detect presence and locations of such regions within an image, but also to segment the region corresponding to the lesion and/or classify such hotspots based on the likelihood that they are indicative of a true, underlying cancerous lesion. This AI-based lesion detection, segmentation, and classification can provide a basis for further characterization of lesions, overall tumor burden, and estimation of disease severity and risk.
(FR) L'invention concerne des systèmes et des procédés qui permettent une détection et une caractérisation améliorées de lésions chez un sujet par analyse automatisée d'images médicales nucléaires, telles que des images de tomographie par émission de positrons (TEP) et de tomographie par émission de simples photons (TESP). En particulier, dans certains modes de réalisation, les approches décrites dans la description tirent profit de l'intelligence artificielle (IA) pour détecter des régions d'images médicales nucléaires 3D correspondant à des points chauds qui représentent des lésions cancéreuses potentielles chez le sujet. Les modules d'apprentissage automatique peuvent être utilisés non seulement pour détecter la présence et les emplacements de telles régions dans une image, mais également pour segmenter la région correspondant à la lésion et/ou pour classifier de tels points chauds sur la base de la probabilité pour qu'ils indiquent une véritable lésion cancéreuse sous-jacente. Lesdites détection, segmentation et classification de lésion basées sur l'IA peuvent fournir une base pour une caractérisation supplémentaire de lésions, une charge tumorale globale et une estimation de la gravité et du risque de maladie.
