Intelligence artificielle

Un système d’apprentissage profond réduit de 80 % la dose de gadolinium en angio-IRM cardiaque

Des chercheurs londoniens ont entraîné un système d’apprentissage profond à reconstruire des images d’angio-IRM cardiaque réalisées avec une dose de produit de contraste 5 fois inférieure à la normale.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 27/08/21 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:11 Lecture 3 min.

Cette technique pourrait permettre de réduire les risques liés à l'injection de gadolinium et les besoins d'examens complémentaires, avancent les chercheurs (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Chez les patients atteints de maladies cardiaques congénitales, l’angio-IRM a fait ses preuves pour visualiser la vascularisation aortique et pulmonaire et détecter les sténoses vasculaires et autres anomalies. Les spécialistes s’inquiètent toutefois des effets adverses potentiels des agents de contraste à base de gadolinium, qui peuvent provoquer une fibrose néphrogénique systémique chez les patients en insuffisance rénale, et laisser dans le cerveau des dépôts dont les conséquences sont mal connues.
Pour résoudre – au moins en partie – ce problème, des chercheurs de l’Institut de science cardiovasculaire de l'University College de Londres, au Royaume-Uni, ont expérimenté une approche déjà testée en neuro-imagerie, qui consiste à réduire la dose de gadolinium injectée et à compenser la perte de qualité d’image grâce à l’intelligence artificielle [1]. Leurs résultats sont parus dans la revue Journal of Magnetic Resonance Imaging [2].

Une étude prospective et rétrospective

Ils ont d’abord

Il vous reste 80% 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. et coll., « Deep learning enables reduced gadolinium dose for contrast-enhanced brain MRI », Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2018, vol. 48, p. 330-340. DOI : 10.1002/jmri.25970.
  2. Montalt-Tordera J., Quail M., Steeden J. A. et col., « Reducing contrast agent dose in cardiovascular MR angiography with deep learning », Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2021, vol. 54, n° 3, p. 795-805. DOI : 10.1002/jmri.27573.

Spécialité médicale

Cardiologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

IRM cardiaque apprentissage profond

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

10 Août

14:00

Les coûts croissants et les inefficacités opérationnelles menacent la durabilité financière de l’IRM. L’optimisation des flux de travail, de la formation, de la planification et l’intégration de l’IA peuvent améliorer l’efficacité et générer des gains de revenus estimés entre 40 et 60 %, selon des projections rapportées dans une étude de Clinical Imaging.

12:10

7:00

07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR