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.

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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

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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.

Spécialité médicale

Musculo-squelettique

Modalité d’imagerie

IRM

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