État de l'art

L’intelligence artificielle en imagerie cardiaque

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Olivier Vignaux Le 14/02/20 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 15:05 Lecture 7 min.

Les applications de l’IA se développent dans de nombreux domaines de l’imagerie médicale et l’imagerie cardiaque ne fait pas exception. © O. V.

Résumé

Les applications de l’intelligence artificielle se multiplient en imagerie cardiaque. Au scanner, des solutions d’IA permettent d’améliorer d’une part les acquisitions tout en réduisant les doses délivrées, et d’autre part la stratification du risque (automatisation du calcul du score calcique et de l’analyse de la plaque) ainsi que la prise en charge des patients (étude fonctionnelle de la sténose coronaire par FFR-CT ou perfusion myocardique). En IRM, l’IA est employée en routine pour accélérer les acquisitions et la segmentation des cavités ventriculaires, quantifier le rehaussement tardif et caractériser le tissu myocardique grâce à des séquences de mapping (cartographie) T1 et T2. Elle permet aussi d’optimiser l’analyse des flux en 4D, très utilisée en pathologie valvulaire et dans les cardiopathies congénitales. Les performances de ces méthodes d’imagerie cardiaque associées au « big data » incluant les données cliniques, biologiques et génomiques, devraient, dans un futur plus ou moins proche, révolutionner la prédiction du risque d’événements cardiaques et la prise en charge des patients.

Introduction

Les applications de l’IA se développent dans de nombreux domaines de l’imagerie médicale et l’imagerie cardiaque ne fait pas exception. Le 11 juin 2019, s’est tenu à l’hôpital américain de Paris le Symposium Harvey Cushing sur l’intelligence artificielle en imagerie, en collaboration avec le New York Presbyterian Hospital, la Columbia University, le Weill-Cornell Medical College, et l’université Paris Descartes. De nombreux intervenants français et américains, dont le doyen de Columbia, ainsi que des start-up et des mathématiciens, ont échangé sur ce thème dans des domaines aussi variés que le cancer du sein et du poumon, l’évaluation de la réponse tumorale, les maladies neurodégénératives ou cardiovasculaires.

Une révolution pour prédire le risque

Une grande partie de l’imagerie cardiaque, notamment en scanner et IRM, repose sur la segmentation de structures anatomiques (ventricules, valves ou artères coronaires) et la mesure de différents paramètres fonctionnels (fraction d

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Auteurs

Olivier Vignaux

Radiologue Hôpital américain Neuilly-sur-Seine

Spécialité médicale

Cardiologie

Modalité d’imagerie

IRM Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle

Discussion

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Sommaire

Le fil Docteur Imago

12 Juin

15:00

7:30

Une étude montre que la TEP-IRM ciblant la protéine d'activation des fibroblastes (FAP) détecte davantage de lésions suspectes d’endométriose que l’IRM conventionnelle, soutenant son intérêt comme outil complémentaire pour l’évaluation préopératoire.

7:00

11 Juin

16:00

L’ASNR a été informée d’une erreur de radiothérapie, classée au niveau 2 de l’échelle ASN-SFRO, survenue en mars 2026 au CHU de Saint-Étienne (42). Une dose de 9 Gy destinée à une vertèbre atteinte d’une métastase a été administrée par erreur à la vertèbre voisine saine en raison d’un mauvais positionnement du patient.

13:00

Des modèles d’intelligence artificielle évalués pour la classification de la malignité des nodules pulmonaires au scanner thoracique ont montré une sensibilité élevée (88 %) mais une spécificité modérée (75 %), soutenant un rôle potentiel dans les stratégies d’exclusion d'un cancer pulmonaire étude).

9:30

Selon une étude publiée dans The Journal of Nuclear Medicine, un nouveau système de TEP-TDM à champ de vision à long axe (LAFOV), utilisant des détecteurs de 30 mm au germanate de bismuth (BGO) avec des photomultiplicateurs au silicium offre une qualité d’image supérieure à la TEP-TDM à champ de vision court-axial (SAFOV) malgré des réductions marquées du temps d’acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables sur plusieurs radiopharmaceutiques.
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