RSNA 2021

L’IA déploie son potentiel pour accélérer l’imagerie musculosquelettique

Une session du RSNA 2021 a décrit les applications actuelles et futures de l’apprentissage profond en IRM musculosquelettique. Les avancées dans ce domaine doivent permettre notamment d'améliorer le confort des patients et l'accès à l'imagerie, tout en optimisant la qualité d'image.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 15/03/22 à 16:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:30 Lecture 3 min.

« Accélérer l’IRM permettrait d’améliorer le confort des patients, de réduire le recours à la sédation lors des examens pédiatriques, d’optimiser la qualité d’image en réduisant les artefacts de mouvement, et d’élargir l’accès à l’imagerie dans des zones géographiques où le nombre de machines est limité », indique Michael Paul Recht. capture d'écran RSNA 2021

Le 30 novembre 2021, le congrès de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA) a consacré une session aux technologies d’IA appliquées à l'imagerie musculosquelettique. Michael Paul Recht, chef du service d’imagerie médicale du NYU Langone Health (États-Unis) a souligné le potentiel de la reconstruction basée sur l’apprentissage profond (deep learning) pour accélérer l’IRM musculosquelettique. « Accélérer l’IRM est utile pour plusieurs raisons, avance-t-il. Cela permettrait d’améliorer le confort des patients, de réduire le recours à la sédation lors des examens pédiatriques, d’optimiser la qualité d’image en réduisant les artefacts de mouvement, et enfin d’élargir l’accès à l’imagerie dans des zones géographiques où le nombre de machines est limité. »

Une équation problématique

Cependant, accélérer l’IRM sans perdre en qualité est une équation complexe : « La qualité d’image est inversement proportionnelle à la vitesse d’acquisition, rappelle l’orateur. Lorsqu’on augmente la vitesse

Il vous reste 79% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Recht M. P., Zbontar J., Sodickson D. K. et coll., « Using deep learning to accelerate knee MRI at 3 T: Results of an interchangeability study », American Journal of Roentgenology, décembre 2020, vol. 215, n° 5. DOI : 10.2214/AJR.20.23313.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

04 Mar

7:27

Le congrès de l'European Society of Gastrointestinal and Abdominal Radiology (ESGAR) aura lieu à Montpellier du 9 au 12 juin 2026.
03 Mar

16:17

Pour la stadification du cancer du colon au scanner, l'interprétation devrait se concentrer sur les caractéristiques dont la reproductibilité est prouvée, comme la longueur de la tumeur et le diamètre des ganglions (étude).  

14:47

Un protocole « double basse dose » de coroscanner (60 kVp et 28 ml de PDC à 2,6 ml/seconde) associé à un outil de reconstruction d'image par apprentissage profond a maintenu la même cohérence pour l'évaluation de la sténose coronarienne et de la réserve de débit fractionnaire dérivée du scanner. Étude.

7:12

La FNMR met en ligne une affiche à télécharger, imprimer et diffuser dans les centres de radiologie afin de recueillir des témoignages de patients sur leur expérience en imagerie médicale.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR