Exposition technique

La radiographie joue l’intelligence et l’ergonomie aux JFR 2019

Sur les stands des JFR 2019, les nouveaux équipements de radiographie volaient presque la vedette à l'imagerie lourde. Les appareils misent de plus en plus sur l'ergonomie, la mobilité et le confort, et intègrent des systèmes d'IA pour détecter des anomalies sur les clichés.

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Le 05/11/19 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 15:13 Lecture 5 min.

Au second semestre 2020, Stéphanix prévoit de commercialiser sa nouvelle salle d’os Xcelium DReam® (photo), sa nouvelle table télécommandée Dynamia® et son nouveau mobile radio Movix DReamy®. © C. F.

La radio n’a pas dit son dernier mot ! Sur l’exposition technique des Journées francophones de radiologie 2019, les appareils de radiographie ont presque volé la vedette à l’imagerie lourde.

L'IA pour analyser les radios thoraciques

Avant-première chez Fujifilm qui exposait son mobile radio Nano® enrichi avec un système d’intelligence artificielle pour les radios thoraciques : « Le système d’IA opère une analyse complète du cliché ; il le compare avec sa base de données et met en évidence par un jeu de couleurs les probabilités de telle ou telle pathologie », explique un représentant de la marque. « Ça ne remplace pas le médecin mais le fait d’attirer son regard permet de diriger le patient directement au scanner et de déterminer s’il y a une réelle pathologie », indique Fujifilm. Sa commercialisation est prévue pour janvier 2020.

La table radio la plus basse du marché

Stéphanix a exposé la table télécommandée Dynamia® (en cours d’homologation CE). Pour cet équipement, le constructeur fran

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Selon une étude publiée dans la revue Neuroradiology, il existe des corrélations distinctes entre les caractéristiques des grosses artères, de la plaque et de la maladie des petits vaisseaux cérébraux chez les patients victimes d'un AVC ischémique aigu par rapport à ceux victimes d'une attaque ischémique transitoire. La prise en compte de ces marqueurs d'imagerie améliorerait l'identification d'un AVC ischémique aigu chez les patients atteints d'une athérosclérose intracrânienne.

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Le modèle multitâche de réseau neuronal ST-USNet permettrait d'aider les radiologues à classer les masses superficielles de tissus mous en oncologie clinique, sous réserve d'une mise à jour continue des données. (Etude)

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