Congrès de la SIAD

L’acquisition comprimée et la reconstruction d’image par apprentissage profond accélèrent l’IRM en vie réelle

Le radiologue Marc Zins a présenté lors de la journée de printemps de la SIAD les atouts de l'acquisition comprimée (compressed sensing) et de la reconstruction d'image par apprentissage profond pour accélérer l'acquisition en cholangiopancréatographie par IRM sans perte de performance diagnostique.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 24/06/22 à 7:00, mise à jour hier à 15:10 Lecture 3 min.

« En vie réelle, dès lors qu'on accélère avec du compressed sensing en trigger, on a moins d'artefact que sur la séquence standard de CP-IRM », résume Marc Zins. L'apnée couplée au compressed sensing permet d'aller encore plus vite et de produire une séquence présentant « un rapport signal sur bruit certainement moins bon, mais de performance diagnostique équivalente », selon le radiologue parisien. © Marc Zins

À l'occasion de la journée de printemps de la Société d’imagerie abdominale et digestive (SIAD), organisée à l'hôpital européen Georges-Pompidou (Paris), le 1er avril, Marc Zins a détaillé différentes manières d'aller plus vite en IRM. Il s’est notamment intéressé à deux séquences particulières : le compressed sensing, ou acquisition comprimée, et la reconstruction d'image par apprentissage profond, ou deep learning reconstruction.

Améliorer l'expérience patient

« Pourquoi aller plus vite ? », s'interroge d'emblée le chef du service de radiologie de l'hôpital Saint-Joseph (Paris). Si l'approche marketing des constructeurs met en avant l'augmentation de productivité qui en découle, Marc Zins préfère mettre l’accent sur le gain de confort pour les patients. « Accélérer l'acquisition IRM améliore l'expérience patient, avec notamment des apnées plus courtes. Encore aujourd'hui, une IRM du pancréas prend 40 à 45 minutes à l'hôpital Saint-Joseph. Quand les patients sortent, ils sont essorés ! 

Il vous reste 81% 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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

13 Juil

13:00

Trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic sur des examens de mammographie provenant d’une grande population de dépistage en Suède (communiqué).

8:30

Le scanner corps entier à ultra-basse dose associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR) permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.
10 Juil

16:20

l'IRM mammaire préopératoire ne serait pas associée à une amélioration de la survie sans récidive ou de la survie globale chez les femmes atteintes de carcinome canalaire in situ (DCIS) (étude).

13:19

Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.

7:17

Les applications d'IA générative à usage général ne doivent pas être utilisées pour produire des images radiologiques à des fins de formation pour les étudiants en imagerie, prévient une étude. Sur 220 images générées par des application IA, seules 8,6 % ont été jugés appropriées par des radiologues pédiatriques américains.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR