Apprentissage profond

Un algorithme limite « drastiquement » la dose de gadolinium nécessaire en IRM

À qualité d’image équivalente, un algorithme présenté ce lundi 26 novembre au congrès de la RNSA permettrait de réaliser des examens d’IRM avec 10 % de la dose habituelle de produit de contraste au gadolinium.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 26/11/18 à 13:00, mise à jour hier à 15:19 Lecture 2 min.

L’algorithme a appris à extrapoler l’image « dose entière » d’un examen à partir des images de plus faible dose. © Enhao Gong

Alors que la communauté scientifique se mobilise pour déterminer les effets de la rétention de gadolinium dans le corps humain, une technique de rehaussement de contraste basée sur l’apprentissage profond pourrait aider les radiologues à moins utiliser cet élément pendant leurs examens d’IRM. Ses développeurs la présentent dans un article du Journal of Magnetic Resonance Imaging [1] et lors d’une session du congrès de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA), ce lundi 26 septembre.

Trois séries d’images pour 200 patients

Pour entraîner cet algorithme, Enhao Gong, auteur principal de l’étude, et ses confrères de l’université de Stanford, Californie, ont collecté les examens d’IRM de 200 patients, avec des séquences 3D T1 IR-FSPGR, qui portaient sur « une variété d’indications ». Pour chacun de ces patients, ils ont extrait trois séries d’images : celles réalisés avant l’injection de produit de contraste à base de gadolinium, désignées comme « l’examen zéro dose », celles réalisés a

Il vous reste 66% 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

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Gong E., Pauly J. M., Wintermark M., « Deep learning enables reduced gadolinium dose for constrast-enhanced brain MRI », J. Magn. Reson. Imaging, 2018, vol. 48, p. 330-340. https://doi.org/10.1002/jmri.25970.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

24 Avr

17:31

Une étude publiée dans Scientific Reports a évalué la capacité de GPT-4o à standardiser les recommandations de suivi à partir de comptes rendus de radiologie, en les comparant à celles de radiologues humains sur 100 cas cliniques. Les résultats montrent que GPT-4o atteint une qualité globale comparable à un radiologue expérimenté et supérieure à un interne.

7:30

En 2024, les radiologues n’ont reçu que 0,76 % des financements de recherche de la part de l’industrie (90,4 millions de dollars), avec une forte concentration sur une minorité d’entre eux. La part de la radiologie dans le financement total a diminué entre 2019 et 2024 (de 1,34 % à 1,06 %), suggérant un soutien limité et en déclin (étude).
23 Avr

15:00

Les nouvelles recommandations du National Comprehensive Cancer Network® préconisent une évaluation des risques basée sur l'IA et d'utiliser des mammographies pour prédire le risque de cancer du sein à 5 ans chez une femme. L'un des changements les plus importants est d'étendre le dépistage des risques par mammographie à partir de 35 ans. (source)

12:57

Une étude signale que depuis le Covid-19 des retards de diagnostic après une mammographie de dépistage revenue anormale s'aggravant chaque année. Certains sous-groupes de femmes, comme celles au chômage ou âgées de 50 à 59 ans, présentent un risque accru de suivi retardé et persistant.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR