Apprentissage profond

Un algorithme limite « drastiquement » la dose de gadolinium nécessaire en IRM

À qualité d’image équivalente, un algorithme présenté ce lundi 26 novembre au congrès de la RNSA permettrait de réaliser des examens d’IRM avec 10 % de la dose habituelle de produit de contraste au gadolinium.

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Le 26/11/18 à 13:00, mise à jour hier à 14:15 Lecture 2min.

L’algorithme a appris à extrapoler l’image « dose entière » d’un examen à partir des images de plus faible dose. © Enhao Gong

Alors que la communauté scientifique se mobilise pour déterminer les effets de la rétention de gadolinium dans le corps humain, une technique de rehaussement de contraste basée sur l’apprentissage profond pourrait aider les radiologues à moins utiliser cet élément pendant leurs examens d’IRM. Ses développeurs la présentent dans un article du Journal of Magnetic Resonance Imaging [1] et lors d’une session du congrès de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA), ce lundi 26 septembre.

Trois séries d’images pour 200 patients

Pour entraîner cet algorithme, Enhao Gong, auteur principal de l’étude, et ses confrères de l’université de Stanford, Californie, ont collecté les examens d’IRM de 200 patients, avec des séquences 3D T1 IR-FSPGR, qui portaient sur « une variété d’indications ». Pour chacun de ces patients, ils ont extrait trois séries d’images : celles réalisés avant l’injection de produit de contraste à base de gadolinium, désignées comme « l’examen zéro dose », celles réalisés a

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

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Bibliographie

  1. Gong E., Pauly J. M., Wintermark M., « Deep learning enables reduced gadolinium dose for constrast-enhanced brain MRI », J. Magn. Reson. Imaging, 2018, vol. 48, p. 330-340. https://doi.org/10.1002/jmri.25970.

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