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 15:12 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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22 Oct

15:30

Une équipe de chercheurs a développé un système d’intelligence artificielle multimodale combinant imagerie médicale et données cliniques pour prédire la survie à 24 mois de patients atteints d’un cancer de la prostate métastatique résistant à la castration, traités par radiothérapie vectorisée ciblant le PSMA. Ce modèle affiche des performances prometteuses pour la stratification pronostique et l’aide à la décision clinique.

11:30

L'IRM mammaire à contraste dynamique virtuel (vDCE) générée par deep learning sans injection de gadolinium possède une précision diagnostique comparable à celle de l’IRM conventionnelle, mais une sensibilité légèrement inférieure, selon une étude publiée dans European Radiology 

7:30

Les radiologues et les grands modèles de langage présentent des profils d’erreur complémentaires dans la détection des radiographies thoraciques générées par l’IA, selon une étude publiée dans le Journal of Imaging Informatics in Medicine.
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