A method of generating a quantitative characterization of injury presence and status of spinal cord tissue using an adaptive CNN system for use in diagnostic assessment, surgical planning, and therapeutic strategy comprises preprocessing for artifact correction of diffusion based, spinal cord MRI data, training an adaptive CNN system with healthy and abnormal (injured/pathologic) spinal cord images obtained by imaging a population of healthy, typically developed spinal cord subjects and subjects with spinal cord injury, evaluating a novel, diffusion-based MRI image for injury biomarkers using the adaptive CNN system, generating a three-dimensional predictive axonal damage map for quantitative characterization and visualization of the novel, diffusion-based MRI image, and transmitting the sets of healthy and injured spinal cord images back to a central database for continued improvement of the adaptive CNN system training. A system for defining a predictive spinal axonal damage map is also described.L'invention concerne un procédé de génération d'une caractérisation quantitative de la présence de lésions et de l'état des tissus de la moelle épinière au moyen d'un système de réseau neuronal convolutif (RNC) adaptatif pour utilisation dans une évaluation diagnostique, une planification chirurgicale et une stratégie thérapeutique, comprenant un prétraitement pour la correction des artefacts de données d'IRM de diffusion de la moelle épinière, l'entraînement d'un système RNC adaptatif à l'aide d'images de moelles épinières saines et anormales (lésées/souffrant d'une pathologie) obtenues par imagerie d'une population de sujets présentant une moelle épinière saine, normalement développée, et de sujets présentant une lésion de la moelle épinière, l'évaluation d'une nouvelle image IRM de diffusion à la recherche de biomarqueurs d'une lésion utilisant le système RNC adaptatif, la génération d'une carte tridimensionnelle prédictive des lésions axonales pour une caractérisation
