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

27 Fév

17:51

Une revue systématique et méta-analyse a évalué la performance de l'IA pour la détection des épanchements du coude en radiographie. Les résultats montrent une sensibilité et une spécificité élevées et comparables entre l’IA et les médecins, sans différence significative.

17:49

Une étude conclut que l'angiomammographie constitue une alternative viable à l’évaluation de l'atteinte du complexe mamelon-aréolaire dans le cancer du sein, en particulier dans les cas de contre-indications à l’IRM.

17:09

Une revue, analysant 10 ans de littérature sur la neuroradiologie en pédiatrie et fœtale sur l’IA, conclu que les collaborations interinstitutionnelles continues peuvent faciliter l’intégration de l’IA dans la neuroradiologie pédiatrique, en complétant les radiologues et en améliorant les soins pédiatriques.

15:00

7:00

26 Fév

15:23

Une revue narrative analyse l’état actuel de l’intelligence artificielle en neuroradiologie pédiatrique et fœtale, en mettant en évidence ses performances prometteuses en segmentation, détection, classification et pronostic, notamment grâce à l’apprentissage profond. Malgré ces avancées, son adoption clinique demeure limitée en raison de coûts élevés, du manque de grandes bases de données pédiatriques et de défis éthiques et réglementaires, nécessitant des efforts collaboratifs pour favoriser son intégration sécurisée.  
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR