Techniques de reconstruction

Les perspectives prometteuses du scanner synthétique aux JFR 2024

Aux JFR 2024, une session sur le scanner du futur s’est intéressée au principe et aux applications du scanner synthétique. Cette technologie permet de diminuer la dose, d’améliorer le diagnostic et de mettre en place un worflow uniquement basé sur l’IRM en radiothérapie, avec des applications en ostéoarticulaire, en neurologie et sur le pelvis.

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Le 08/10/24 à 15:00, mise à jour le 30/10/24 à 16:26 Lecture 4 min.
Guillaume Herpe JFR 2024, session scanner du futur

« Le principe du scanner synthétique est de générer des images qui ressemblent à du scanner à partir d’une autre modalité », a expliqué Guillaume Herpe. © Jérôme Hoff

L’intelligence artificielle remplacera-t-elle le scanner ? Cette question en forme de provocation a servi d’introduction à une présentation de Guillaume Herpe, radiologue au CHU de Poitiers (86) sur le scanner synthétique aux Journées francophones de radiologie, dimanche 6 octobre 2024.

Générer des images à partir d’une autre modalité

« Le principe du scanner synthétique est de générer des images qui ressemblent à du scanner à partir d’une autre modalité, entame-t-il. Dans la majorité des travaux exploratoires sur le sujet, la modalité d’origine est l’IRM, mais il y en existe aussi qui partent du cone beam ou de la radiographie. »

Des réseaux antagonistes génératifs

De nombreuses techniques existent pour opérer cette « transmodalité » grâce à des outils de reconstruction, explique-t-il. Les deux principales se basent pour la première sur la densité apparente, pour la deuxième sur la performance de réseaux de neurones de type GAN, pour generative adversarial network  (réseaux antago

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Lennart B. O. J., Chen M., Elewaut D. et al, « MRI-based Synthetic CT in the Detetion of Structural Lesions in Patients with Suspected Sacroiliitis : Comparison with MRI », Radiology, décembre 2020, vol. 298, n° 2. DOI : 10.1148/radiol.2020201537
  2. Shcherbakova Y. M., Lafranca P. P. G., Foppen W. et al, « A multipurpose, adolescent idiopathic scoliosis-specific, short MRI protocol : A feasibility study in volunteers », European Journal of Radiology, août 2024, vol. 177, n° 111542. DOI : 10.1016/j.ejrad.2024.111542
  3. Longuefosse A., Raoult J., Benlala I. et al, « Generating High-Resolution Synthetic CT from Lung MRI with Ultrashort Echo Times : Initial Evaluation in Cystic Fibrosis », Radiology, juillet 2023, vol. 308 (1) : e230052. DOI : 10.1148/radiol.230052

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Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.

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Une étude pilote a évalué un outil d’IA (BoneView) capable de détecter les fractures liées à la maltraitance chez des enfants de moins de 5 ans, montrant une légère amélioration de sa précision après un premier réentraînement. Ces résultats préliminaires suggèrent qu’un entraînement supplémentaire pourrait permettre d’atteindre des performances cliniquement utiles et renforcer l’aide au diagnostic dans ce contexte.

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