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ASALT

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Tous les éléments de ce système de notation peuvent être extraits automatiquement de l'image. Grâce à cela, vous n'avez pas besoin de fournir le questionnaireRéponse.

Qu'est-ce que l'ASALT ?

L'Automatic Severity of Alopecia Tool (ASALT) est la mise en œuvre automatisée du Severity of Alopecia Tool (SALT), l'un des systèmes de notation les plus largement utilisés pour évaluer la gravité de l'alopécie areata. La principale contrainte de ce système de notation réside dans la question de la variabilité inter-observateurs, car il est complexe pour un observateur humain de calculer des pourcentages de chute de cheveux.

Pour relever ce défi, l'ASALT utilise des images capturées par smartphone. L'algorithme identifie l'étendue et le pourcentage de la chute de cheveux, permettant le calcul du score SALT.

Zones du corps

Pour calculer le SALT, jusqu'à quatre photographies sont nécessaires, couvrant les vues suivantes de la tête :

  • Sommet (HEAD_TOP)
  • Côté gauche (HEAD_LEFT)
  • Côté droit (HEAD_RIGHT)
  • Arrière (HEAD_BACK)

Chaque zone constitue un pourcentage différent dans le score final : sommet 40 %, côtés gauche et droit 18 % chacun et arrière 24 %.

ASALT local

Comme l'ASALT fonctionne au niveau de l'image, il est possible d'effectuer le suivi d'une seule zone, par exemple le sommet de la tête. Le résultat de l'ASALT contient deux résultats principaux : le pourcentage de 0 à 100 de la chute de cheveux dans cette zone du corps spécifique et également le pourcentage pondéré, qui tient compte de la zone du corps.

ASALT général

L'ASALT général est calculé en ajoutant plusieurs images de la tête dans l'équation. Seules des images des zones affectées sont nécessaires, et la procédure d'acquisition est expliquée à la section suivante.

Comment prendre des images

La qualité des images influe sur les performances de l'algorithme. Un guide contenant des conseils essentiels pour l'acquisition d'images est disponible. Cette section est consacrée au processus de capture d'images pour le calcul de l'ASALT.

Comment fonctionne l'ASALT ?

L'ASALT utilise des réseaux de neurones convolutifs entraînés sur un ensemble de données comprenant des milliers d'images annotées par des experts. L'algorithme quantifie l'étendue de la densité capillaire faible et élevée et calcule un pourcentage de chute de cheveux.

Demander le score ASALT

Relevant keys in the body of the request
{
"requestId": "90925097-820b-403d-a75d-4cd989903df1",
"data": {
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"bodySite": "HEAD_TOP",
"knownConditionForThisImage": {
"conclusion": "Alopecia areata"
},
"subject": {
"identifier": "6ec724a0-6fa3-11eb-a15f-0242ac160004",
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"identifier": "44f89a8c-6f8a-11eb-9c8a-0242ac160004"
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"scoringSystems": ["ASALT", "DLQI"],
"questionnaireResponse": {
"DLQI": {
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"question2": 3,
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"question5": 1,
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}
}
Check out the documentation
Il est important que vous consultiez la section Sortie de cette documentation pour comprendre comment vous devez construire la requête et à quoi ressemblera la réponse. Gardez à l'esprit qu'il s'agit d'un extrait d'un fichier JSON plus important.

Le bodySite doit être spécifié comme l'une des options suivantes :

  • HEAD_TOP
  • HEAD_LEFT
  • HEAD_RIGHT
  • HEAD_BACK

Réponse

Relevant keys in the body of the response
"evolution": {
"domains": {
"ASALT": {
"explainabilityMedia": {
"content": "base 64 image",
"detections": null
},
"facets": {
"alopecia": {
"intensity": 100,
"value": 100
}
},
"grade": {
"category": null,
"score": 40
}
}
}
}

L'ASALT ne se traduit pas dans les concepts plus familiers aux cliniciens de « légère », « modérée », « grave » ou « très grave », et une valeur null est donc renvoyée pour la clé category. De plus amples informations sur l'absence de consensus général sont disponibles dans l'étude Defining Severity in Alopecia Areata: Current Perspectives and a Multidimensional Framework.

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