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 14:05 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

19 Mar

16:00

La réponse de perfusion à l’adénosine semble être spécifique à chaque organe, conclut une étude parue dans JNM. L’adénosine augmente la perfusion au niveau du cœur, du foie, du côlon et du duodénum, tandis que la perfusion est réduite par l’adénosine dans le cerveau, la rate, les reins, le muscle squelettique et l’os, écrivent les chercheurs.

13:25

La présentation est la clé d'une bonne compréhension des comptes rendus d'imagerie « patient-friendly », conclut une étude présentée dans JACR. Les formats « traduction complète » et « basé sur les phrases », associant des sources pour vérifier les informations sont plus efficaces qu'une simple définition des termes techniques.

7:10

Dans une étude évaluant les niveaux de référence en doses de radiation et les indicateurs de qualité d’image dans les protocoles d’imagerie thorax-abdomen en unité de soins intensifs néonatals,  des chercheurs relève que les nouveau-nés pesant entre 1000 et 1 499 g et 1 500 à 2499 g avaient des doses cutanées inférieures à celles des nouveau-nés pesant moins de 1 000 g.

7:00

18 Mar

16:54

Des chercheurs ont étudié les performances d’une méthode d’intelligence artificielle pour la segmentation automatisée du volume tumoral métabolique total (TMTV) sur des images TEP-TDM sur des patients atteints de lymphome. Il s'avère que l'IA a obtenu des résultats similaires que des experts humains. (étude)

16:50

Une étude a évalué la précision diagnostique d'un outil d'IA pour la détection des fractures de la hanche et du bassin. Il ressort que l'IA est d'une précision élevée pour les radiographies de la hanche mais moindre quand cela concerne les fractures du bassin.
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