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 DÉCOUVERTE

11€

pendant 1 mois
puis 23 €/mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Carla Ferrand

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

23 Avr

16:14

Aux États-Unis, la Société des radiologues en échographie publie un consensus sur la réalisation de l'échographie pelvienne de routine pour le diagnostic de l'endométriose.

15:00

14:13

Le scanner ultra basse dose montrerait une sensibilité élevée pour la détection des nodules pulmonaires. La reconstruction d'image basée sur le deep learning permettrait de réduire de manière significative le bruit, et d'améliorer la qualité d'image et la précision de la mesure des nodules (étude).

11:00

7:30

Le système ILD-RADS (Interstitial Lung Disease Imaging-Reporting and Data System) aurait le potentiel d'être largement utilisé par les radiologues pour la standardisation des comptes rendus de scanner thoracique haute résolution (étude).

7:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR