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.

Spécialité médicale

Musculo-squelettique

Modalité d’imagerie

IRM

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

04 Nov

16:11

Le logiciel d'IA open source CXR-Lung-Risk serait un outil efficace pour prédire la mortalité respiratoire chez les patients atteints de BPCO (étude).

15:00

14:07

Le service des urgences du CHU de Caen (14) n'aura pas d’internes de novembre à mai prochain faute de médecins seniors pour les encadrer, informe Le Monde.

7:30

Le syndicat Avenir Spé a publié le 30 octobre une lettre ouverte aux parlementaires pour les alerter sur les conséquences de la loi de financement de la Sécurité sociale et l'avenir des jeunes médecins.

7:00

03 Nov

16:54

Un système de détection assistée par ordinateur basée sur l'intelligence artificielle (AI-CAD) a détecté 3,4 % de cancers du sein manqués par les radiologues mais en a ignoré 8,1 % que les radiologues avaient repérés après un rappel, au sein d'une cohorte de 24 543 personnes. Étude.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR