Intelligence artificielle

Quand l’apprentissage machine accélère l’acquisition en IRM

Le machine learning pourrait permettre de réduire la durée des acquisitions en IRM de façon plus efficace que les technologies d’imagerie parallèle et de compressed sensing, à condition de bien définir ses limites.

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Le 26/04/22 à 16:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:23 Lecture 5 min.

Comparé à l’imagerie parallèle combinée au compressed sensing, « l’apprentissage machine fait un bon travail pour retirer les artefacts tout en préservant les caractéristiques de l’image », se félicite Florian Knoll. capture d'écran RSNA 2021

Lors d’une session du RSNA 2021 consacrée aux innovations en IRM, Florian Knoll, chef du service d’intelligence artificielle en imagerie de l’université Friedrich-Alexander Erlangen-Nürnberg, en Allemagne, a dressé un état des lieux des enjeux et du potentiel de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine dans le domaine de l’accélération des acquisitions. « La durée d’examen pose des problèmes de confort et de coopération des patients et fait de l’IRM une modalité coûteuse, a-t-il rappelé en préambule. Nous sommes confrontés à des artefacts de mouvement et, par exemple quand nous réalisons des images dynamiques en imagerie cardiaque, il n’est pas toujours possible de faire durer l’examen. »

Plus vite sans artefacts

Une façon simple d’accélérer l’acquisition est de réduire le nombre de lignes de données dans l’espace K, grâce aux technologies d’imagerie parallèle et de compressed sensing. Problème : cette approche produit des artefacts sur les images reconstruites. Dans une

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Hammernik K., Klatzer T., Kobler E. et coll., « Learning a variational network for reconstruction of accelerated MRI data », Magnetic Resonance in Medicine, juin 2018, vol. 79, n° 6, p. 3055-3071. DOI : https://doi.org/10.1002/mrm.26977
  2. Knoll F., Murrell T., Sriram A. et coll., « Advancing machine learning for MR image reconstruction with an open competition: overview of the 2019 fastMRI challenge », Magnetic Resonance in Medicine, décembre 2020, vol. 84, n° 6, p. 3054-3070. DOI : https://doi.org/10.1002/mrm.28338.

Mots-clés

apprentissage machine

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