Tendances en IRM

Quel rôle pour l’IRM à bas champ en imagerie musculosquelettique ?

L'IRM à bas champ a fait valoir ses atouts lors d'une session de l'ECR 2024. En imagerie musculosquelettique, ses performances pour l'examen des prothèses métalliques font d'elle une alternative intéressante à l'IRM 1,5 ou 3 T.

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Le 21/03/24 à 15:00, mise à jour le 28/03/24 à 10:50 Lecture 4 min.

Durant l'ECR 2024, Ricardo Donners, radiologue à l’hôpital universitaire de Bâle (Suisse) s’est interrogé sur les avantages de la nouvelle génération d'IRM à bas champ. © Carla Ferrand

Quels sont les potentiels bénéfices de l’IRM à bas champ en imagerie musculosquelettique ? Cette question, posée lors d’une session du Congrès européen de radiologie 2024 (ECR), fut l’occasion d’explorer les possibilités offertes par ces technologies d’IRM qui font un retour en force.

La renaissance du bas champ

Ricardo Donners, radiologue à l’hôpital universitaire de Bâle (Suisse), s’est interrogé sur les avantages de la nouvelle génération d'IRM à bas champ, son utilisation et son avenir. « S'agit-il d'un substitut à l’IRM 1,5 T ou 3 T, ou d'un simple outil de dépistage qui déclenche plus d'imagerie dans le processus ? », questionne-t-il. Si l’IRM bas champ avait été progressivement supplantée par les champs plus élevés, les données récentes de la littérature font état d’une « renaissance ». « Si vous regardez les données de PubMed, vous constaterez qu'au cours des dernières années, il y a eu une augmentation constante du nombre de publications sur l’IRM à bas champ, jusqu'à 600 au

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Bibliographie

  1. Campbell Arnold T., Freeman C. W., Litt B. et al, « Low-field MRI: Clinical promise and challenges », JMRI, septembre 2022. DOI : https://doi.org/10.1002/jmri.28408.
  2. Breit H.-C., Vosshenrich J., Clauss M. et al, « Visual and quantitative assessment of hip implant-related metal artifacts at low field MRI: a phantom study comparing a 0.55-T system with 1.5-T and 3-T systems », European Radiology Experimental, février 2023, vol. 7, n° 5. DOI : 10.1186/s41747-023-00320-5

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Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.

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Une étude pilote a évalué un outil d’IA (BoneView) capable de détecter les fractures liées à la maltraitance chez des enfants de moins de 5 ans, montrant une légère amélioration de sa précision après un premier réentraînement. Ces résultats préliminaires suggèrent qu’un entraînement supplémentaire pourrait permettre d’atteindre des performances cliniquement utiles et renforcer l’aide au diagnostic dans ce contexte.

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Une étude prospective comparant la radiographie conventionnelle à une reconstruction avancée 3D montre que cette dernière détecte toutes les fractures des membres avec une sensibilité de 100 %, contre 46,7 % pour la méthode classique, tout en conservant une excellente spécificité et qualité d’image. Son utilisation aux urgences pourrait améliorer la précision diagnostique, réduire les examens complémentaires et accélérer la prise en charge des patients.
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