Scanner abdominal

Une étude allemande montre l’efficacité de la cartographie automatique de l’iode par scanner spectral dans le foie

Une étude rétrospective présenté au RSNA conclut que la quantification et la visualisation de la distribution de produit de contraste iodé dans le foie grâce aux cartographies automatiques par scanner spectral est techniquement réalisable.

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Le 19/12/18 à 16:00, mise à jour hier à 15:09 Lecture 2 min.

Nils Grosse Hokamp et ses confrères de l’institut de radiologie diagnostique et interventionnelle de Cologne, en Allemagne, ont évalué l'efficacité des algorithmes de cartographie de l'iode grâce à des examens sur des fantôme et sur 75 patients. © J. H.

Une des sessions du dernier Congrès de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA), du 24 au 30 novembre 2018, s’est consacrée aux dernières avancées de la tomodensitométrie abdominale. Pendant trois heures, des radiologues ont présenté leurs recherches sur l’apprentissage machine, la multi-énergie ou encore les biomarqueurs. Parmi eux, Nils Grosse Hokamp, radiologue à l’hôpital universitaire de Cleveland, Ohio, et membre de l’institut de radiologie diagnostique et interventionnelle de Cologne, en Allemagne, s’est intéressé à l’efficacité des algorithmes de cartographie de l’iode, disponibles au scanner spectral, pour visualiser et quantifier la distribution de produit de contraste iodé dans le foie [1].

Des examens sur fantôme…

Pour évaluer la cohérence intra et interindividuelle de ces outils, ses confrères et lui-même ont commencé par réaliser des examens sur un fantôme de foie anthropomorphe, de façon répétitive à différents moments. D’autres images ont été reconstruites de façon

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Grosse Hokamp N., Abdullayev N., Persigehl T. et coll., « Precision and reliability of liver iodine quantification from spectral detector CT : evidence from phantom and patient data », European Radiology, octobre 2015, publication anticipée en ligne. DOI : 10.1007/s00330-018-5744-0.

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Une étude a relevé des « différences significatives » de résultats entre deux solutions commerciales d'IA pour le calcul automatique des volumes du noyau et de la pénombre ischémique chez des patients atteints d'AVC (Viz.ai et RAPID.AI). Les chercheurs n'ont toutefois pas constaté de différence entre les deux logiciels dans l'évaluation de l'éligibilité à la thrombectomie selon les critères DEFUSE-3.

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Des chercheurs de l'Ohio (États-Unis) ont développé et validé des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation automatique du foie, de la rate et du pancréas sur examens des scanner pédiatrique. Les modèles de transfer learning entraînés à l'aide de bases de données publiques hétérogènes et affinés à l'aide de données institutionnelles ont donné les meilleurs résultats, écrivent-ils dans AJR.

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