IRM musculosquelettique

Une équipe allemande dévoile ses stratégies pour limiter la consommation énergétique

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 13/11/24 à 15:00, mise à jour le 20/11/24 à 15:42

La reconstruction en apprentissage profond (à droite), par rapport à l'examen musculosquelettique de base (à gauche) permet de gagner du temps et donc de réduire la consommation énergétique. © Afat et al, European Radiology 2024 | CC BY 4.0

Face à l'augmentation des coûts de l'énergie en Europe, et en lien avec l'importance de la consommation des IRM dans la dépense énergétique des services de radiologie (dépense qui représenterait elle-même environ 4 % de la consommation énergétique d'un hôpital moyen), des radiologues de l'hôpital universitaire de Tübingen (Allemagne) ont cherché à optimiser au mieux leur utilisation de l'IRM dans les examens musculosquelettiques. Leurs résultats sont parus le 7 septembre 2024 dans European Radiology [1].

Trois stratégies d'optimisation évaluées

Ils ont évalué, sur deux IRM de 1,5 Teslas de modèles différents et en musculosquelettique, le potentiel de réduction de la consommation énergétique par des protocoles optimisés, par des acquisitions accélérées grâce à la reconstruction d'images par apprentissage profond, et enfin par une optimisation du refroidissement des IRM.

72 % de consommation en moins avec l’apprentissage profond

Leurs résultats montrent d'importantes économies réalis

Il vous reste 51% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Afat S., Wohlers J., Herrmann J. et al, « Reducing energy consumption in musculoskeletal MRI using shorter scan protocols, optimized magnet cooling patterns, and deep learning sequences », European Radiology, 7 septembre 2024. DOI : 10.1007/s00330-024-11056-0.

Spécialité médicale

Musculo-squelettique

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

écoresponsabilité

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

10 Avr

15:32

Un modèle d’IA à apprentissage profond montre un potentiel en tant qu’outil de dépistage opportuniste de la santé osseuse chez les enfants, selon une étude publiée dans Radiology.

15:00

13:14

Les événements de sécurité des patients en radiologie représentent une faible proportion des incidents (3,2 %), mais révèlent des vulnérabilités importantes, notamment chez les enfants et les personnes âgées, avec un risque élevé lié aux médicaments et aux produits de contraste, selon une étude publiée dans Current Problems in Diagnostic Radiology

7:13

Les patientes atteintes d’un cancer du sein qui développent un dysfonctionnement cardiaque lors d’une chimiothérapie néoadjuvante subissent également une perte de tissu cérébral significativement plus importante que celles dont la fonction cardiaque reste stable, selon une étude publiée dans Academic Radiology.

7:00

09 Avr

16:21

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.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR