IRM musculosquelettique

Une équipe allemande dévoile ses stratégies pour limiter la consommation énergétique

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Le 02/10/24 à 7:00

La reconstruction en apprentissage profond (à droite), par rapport à l'examen musculosquelettique de base (à gauche), permet de gagner du temps (ici, 1:13 minutes gagnées à droite, soit la moitié du temps d'acquisition initial à gauche) et donc de réduire la consommation énergétique. © Afat et al, European Radiology 2024 | CC BY 4.0

Face à l'augmentation des coûts de l'énergie en Europe, et en lien avec l'importance de la consommation des IRM dans la dépense énergétique des départements de radiologie (dépense qui représenterait elle-même environ 4 % de la consommation énergétique d'un hôpital moyen), des radiologues allemands de l'hôpital universitaire de Tübingen (Allemagne) ont cherché à optimiser au mieux leur utilisation de l'IRM dans les examens musculosquelettiques. Leurs résultats sont parus le 7 septembre 2024 dans European Radiology [1].

Trois stratégies d'optimisation évaluées

Dans cette étude les radiologues ont évalué, sur deux IRM de 1,5 Teslas de modèle différents et en musculosquelettique, le potentiel de réduction de la consommation énergétique par des protocoles optimisés, par des acquisitions accélérées grâce à la reconstruction d'images par apprentissage profond, et enfin par une optimisation du refroidissement des IRM.

72 % de consommation en moins avec l’apprentissage profond

Leurs résulta

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Auteurs

François Mallordy

Bibliographie

  1. Afat S., Wohlers J., Herrmann J. et al, « Reducing energy consumption in musculoskeletal MRI using shorter scan protocols, optimized magnet cooling patterns, and deep learning sequences », European Radiology, 7 septembre 2024. DOI : 10.1007/s00330-024-11056-0.

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