État de l'art

L’intelligence artificielle en imagerie cardiaque

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Olivier Vignaux Le 14/02/20 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 14:06 Lecture 7 min.

Les applications de l’IA se développent dans de nombreux domaines de l’imagerie médicale et l’imagerie cardiaque ne fait pas exception. © O. V.

Résumé

Les applications de l’intelligence artificielle se multiplient en imagerie cardiaque. Au scanner, des solutions d’IA permettent d’améliorer d’une part les acquisitions tout en réduisant les doses délivrées, et d’autre part la stratification du risque (automatisation du calcul du score calcique et de l’analyse de la plaque) ainsi que la prise en charge des patients (étude fonctionnelle de la sténose coronaire par FFR-CT ou perfusion myocardique). En IRM, l’IA est employée en routine pour accélérer les acquisitions et la segmentation des cavités ventriculaires, quantifier le rehaussement tardif et caractériser le tissu myocardique grâce à des séquences de mapping (cartographie) T1 et T2. Elle permet aussi d’optimiser l’analyse des flux en 4D, très utilisée en pathologie valvulaire et dans les cardiopathies congénitales. Les performances de ces méthodes d’imagerie cardiaque associées au « big data » incluant les données cliniques, biologiques et génomiques, devraient, dans un futur plus ou moins proche, révolutionner la prédiction du risque d’événements cardiaques et la prise en charge des patients.

Introduction

Les applications de l’IA se développent dans de nombreux domaines de l’imagerie médicale et l’imagerie cardiaque ne fait pas exception. Le 11 juin 2019, s’est tenu à l’hôpital américain de Paris le Symposium Harvey Cushing sur l’intelligence artificielle en imagerie, en collaboration avec le New York Presbyterian Hospital, la Columbia University, le Weill-Cornell Medical College, et l’université Paris Descartes. De nombreux intervenants français et américains, dont le doyen de Columbia, ainsi que des start-up et des mathématiciens, ont échangé sur ce thème dans des domaines aussi variés que le cancer du sein et du poumon, l’évaluation de la réponse tumorale, les maladies neurodégénératives ou cardiovasculaires.

Une révolution pour prédire le risque

Une grande partie de l’imagerie cardiaque, notamment en scanner et IRM, repose sur la segmentation de structures anatomiques (ventricules, valves ou artères coronaires) et la mesure de différents paramètres fonctionnels (fraction d

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Auteurs

Olivier Vignaux

Radiologue Hôpital américain Neuilly-sur-Seine

Spécialité médicale

Cardiologie

Modalité d’imagerie

IRM Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle

Discussion

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Sommaire

Le fil Docteur Imago

12 Mar

16:00

La TEP-TDM au 18F-FDG est un outil diagnostique à haut rendement pour les fièvres d'origine inconnue, avec une performance optimale chez les patients présentant des marqueurs inflammatoires élevés, de la fièvre au moment de l’imagerie et une utilisation antérieure limitée d’antibiotiques, conclut une étude présentée dans JNM.  

15:00

13:33

Un workflow automatisé d’environ une minute par fraction a été développé pour estimer la dose accumulée en radiothérapie de la prostate à partir des CBCT, sans recalcul quotidien ni recalage. Les estimations obtenues concordent à ±2 % avec les recalculs basés sur CBCT et permettent un suivi adaptatif hors-ligne efficace malgré des variations interfractionnelles notables de la vessie et du rectum (étude).

7:20

Les deuxièmes Journées antillaises d'imagerie médicale auront lieu les 12, 13 et 14 novembre 2026 en Guadeloupe. Les inscriptions sont ouvertes. Lien.  

7:00

11 Mar

16:02

Des chercheurs ont utilisé un système d'IA pour quantifier automatiquement les calcifications artérielles mammaires à partir de mammographies de dépistage du cancer du sein pour identifier les femmes à risque cardiovasculaire. Des calcifications ont été détectées chez 16,1 % (cohorte interne) et 20,6 % (cohorte externe) des femmes et ont fourni une valeur pronostique significative (étude).
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