IRM musculosquelettique

Une équipe allemande dévoile ses stratégies pour limiter la consommation énergétique

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Le 13/11/24 à 15:00, mise à jour le 20/11/24 à 15:42

La reconstruction en apprentissage profond (à droite), par rapport à l'examen musculosquelettique de base (à gauche) permet de gagner du temps et donc de réduire la consommation énergétique. © Afat et al, European Radiology 2024 | CC BY 4.0

Face à l'augmentation des coûts de l'énergie en Europe, et en lien avec l'importance de la consommation des IRM dans la dépense énergétique des services de radiologie (dépense qui représenterait elle-même environ 4 % de la consommation énergétique d'un hôpital moyen), des radiologues de l'hôpital universitaire de Tübingen (Allemagne) ont cherché à optimiser au mieux leur utilisation de l'IRM dans les examens musculosquelettiques. Leurs résultats sont parus le 7 septembre 2024 dans European Radiology [1].

Trois stratégies d'optimisation évaluées

Ils ont évalué, sur deux IRM de 1,5 Teslas de modèles différents et en musculosquelettique, le potentiel de réduction de la consommation énergétique par des protocoles optimisés, par des acquisitions accélérées grâce à la reconstruction d'images par apprentissage profond, et enfin par une optimisation du refroidissement des IRM.

72 % de consommation en moins avec l’apprentissage profond

Leurs résultats montrent d'importantes économies réalis

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Bibliographie

  1. Afat S., Wohlers J., Herrmann J. et al, « Reducing energy consumption in musculoskeletal MRI using shorter scan protocols, optimized magnet cooling patterns, and deep learning sequences », European Radiology, 7 septembre 2024. DOI : 10.1007/s00330-024-11056-0.

Spécialité médicale

Musculo-squelettique

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

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