Radioprotection

Une étude passe en revue les capacités de l’IA à réduire la dose de rayonnements au scanner

Dans une revue de la littérature, des chercheurs ont évalué l’IA dans la réduction de la dose de rayonnement et l’optimisation des protocoles de scanner. Ils constatent le fort potentiel de cette technologie, notamment dans le positionnement du patient et la reconstruction d’images.

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Le 13/05/25 à 7:00, mise à jour le 13/05/25 à 12:21 Lecture 3 min.

Les chercheurs ont évalué le rôle de l'IA dans l'optimisation de la dose de rayonnement dans trois domaines : le positionnement du patient, la délimitation de la zone d’acquisition et la reconstruction d'images. © C.F.

En Irlande, des chercheurs en imagerie de l’University College de Cork ont réalisé une revue de la littérature afin d’évaluer les technologies d’intelligence artificielle (IA) actuellement disponibles pour optimiser les doses de rayonnement en scanner. Les résultats de leurs travaux ont été publiés dans Radiography le 7 mai.

90 études incluses

Au total, ils ont inclus 90 études publiées entre 2018 et 2024. « Les données relatives à la dose de rayonnement ont été recueillies auprès de différents constructeurs de scanner, notamment Canon Medical System, Siemens Healthineers, General Electric Healthcare et Philips Healthcare », précisent les auteurs. Ils indiquent avoir évalué le rôle de l’IA dans l’optimisation de la dose de rayonnement dans trois domaines : le positionnement du patient, la délimitation de la zone d’acquisition et la reconstruction d’images.

Les bénéfices du positionnement automatisé

En ce qui concerne le positionnement du patient, les auteurs ont analysé neuf études qui se

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Carla Ferrand

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