Imagerie cérébrale

L’apprentissage profond booste la qualité d’image en salle interventionnelle

Dans une étude menée par des chercheurs suédois et canadiens, l'utilisation d'un débruitage renforcé par apprentissage profond a permis d'améliorer la qualité objective et subjective des images CBCT cérébrales par rapport à la reconstruction standard.

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Le 16/09/26 à 15:00 Lecture 2 min.

Dans une étude rétrospective, des chercheurs de l'hôpital universitaire Karolinska à Stockholm (Suède) et de l'hôpital St Michael à Toronto (Canada) ont évalué les capacité de l'apprentissage profond pour améliorer la qualité d'image CBCT cérébrales. © Ståhl F. et coll. Brain cone-beam CT image quality improvement using a deep-learning-based denoising method: a multicenter retrospective study. Neuroradiology 2026 (CC BY 4.0)

Dans une étude rétrospective, publiée en août 2026 dans la revue Neuroradiology [1], des chercheurs de l’hôpital universitaire Karolinska à Stockholm (Suède) et de l’hôpital St Michael à Toronto (Canada) ont évalué les capacités de l’apprentissage profond pour améliorer la qualité d’images CBCT cérébrales. Pour ce faire, ils ont analysé rétrospectivement 20 acquisitions cone beam cérébrales sans produit de contraste, réalisées dans les deux établissements hospitaliers sur l’appareil Allura Xper FD20/15® de Philips. « Les reconstructions baseline étaient des reconstructions SmartCT SoftTissue cone beam, et les doses de rayonnement étaient comparables », indiquent les auteurs. Les examens ont été réalisés juste avant ou dans les 24 heures suivant une intervention neurovasculaire.

Trois niveaux d’intensité

Les chercheurs ont appliqué un algorithme de débruitage basé sur l’apprentissage profond à trois niveaux d’intensité (minimal, moyen, élevé) et l’ont comparé à des images standards sans d

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Ståhl F, Cancelliere NM, Kolloch J, et al (2026) Brain cone-beam CT image quality improvement using a deep-learning-based denoising method: a multicenter retrospective study. Neuroradiology. https://doi.org/10.1007/s00234-026-04148-9

Spécialité médicale

Neurologie

Modalité d’imagerie

Scanner Radiologie interventionnelle

Mots-clés

neuro-imagerie

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