Intelligence artificielle

Un système d’apprentissage profond réduit de 80 % la dose de gadolinium en angio-IRM cardiaque

Des chercheurs londoniens ont entraîné un système d’apprentissage profond à reconstruire des images d’angio-IRM cardiaque réalisées avec une dose de produit de contraste 5 fois inférieure à la normale.

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Le 27/08/21 à 7:00, mise à jour hier à 15:10 Lecture 3 min.

Cette technique pourrait permettre de réduire les risques liés à l'injection de gadolinium et les besoins d'examens complémentaires, avancent les chercheurs (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Chez les patients atteints de maladies cardiaques congénitales, l’angio-IRM a fait ses preuves pour visualiser la vascularisation aortique et pulmonaire et détecter les sténoses vasculaires et autres anomalies. Les spécialistes s’inquiètent toutefois des effets adverses potentiels des agents de contraste à base de gadolinium, qui peuvent provoquer une fibrose néphrogénique systémique chez les patients en insuffisance rénale, et laisser dans le cerveau des dépôts dont les conséquences sont mal connues.
Pour résoudre – au moins en partie – ce problème, des chercheurs de l’Institut de science cardiovasculaire de l'University College de Londres, au Royaume-Uni, ont expérimenté une approche déjà testée en neuro-imagerie, qui consiste à réduire la dose de gadolinium injectée et à compenser la perte de qualité d’image grâce à l’intelligence artificielle [1]. Leurs résultats sont parus dans la revue Journal of Magnetic Resonance Imaging [2].

Une étude prospective et rétrospective

Ils ont d’abord

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Gong E., Pauly J. M., Wintermark M. et coll., « Deep learning enables reduced gadolinium dose for contrast-enhanced brain MRI », Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2018, vol. 48, p. 330-340. DOI : 10.1002/jmri.25970.
  2. Montalt-Tordera J., Quail M., Steeden J. A. et col., « Reducing contrast agent dose in cardiovascular MR angiography with deep learning », Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2021, vol. 54, n° 3, p. 795-805. DOI : 10.1002/jmri.27573.

Spécialité médicale

Cardiologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

apprentissage profond IRM cardiaque

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