Imagerie musculosquelettique

Une nouvelle séquence d’IRM pour visualiser les tendons de la main

Les lésions tendineuses de la main constituent un enjeu diagnostique majeur en imagerie musculosquelettique. Une étude récente publiée dans Insights into Imaging met en lumière l’intérêt de la séquence FRACTURE MRI. Cette dernière permet une visualisation supérieure des tendons de la main par rapport aux séquences de référence.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 15/01/26 à 7:00, mise à jour le 12/03/26 à 12:33 Lecture 2 min.

L'évaluation a porté sur 24 tendons au total, comprenant les tendons fléchisseurs et extenseurs des doigts, à l'aide d'images axiales à six niveaux, comme illustré sur la figure. © Matsuzawa et al | Insights Imaging

Les lésions du tendon de la main, notamment les traumatismes et les ruptures sous-cutanées associées aux maladies articulaires dégénératives, sont fréquentes en pratique clinique. Le traitement standard repose sur une intervention chirurgicale. Cependant, les tendons de la main, en particulier les tendons extenseurs, présentent souvent des variations anatomiques. Une étude publiée en janvier 2026 [1] s'est intéressée à une nouvelle séquence baptisée FRACTURE (Fast field echo Resembling A CT Using Restricted Echo-spacing). Elle a été conçue pour améliorer la visualisation des tendons de la main grâce à un contraste similaire à celui d’un scanner (CT).

Comparaison avec d'autres séquences

L'objectif des auteurs de l'étude était de comparer la qualité de visualisation des tendons obtenue par rapport aux séquences PD-VISTA et T2WI (IRM pondérée en T2), les références actuelles pour l’imagerie musculosquelettique de la main. Il s'agissait aussi d’évaluer l’intérêt des images en rendu volumétri

Il vous reste 63% de l’article à lire

Tech 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 !

Tech Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre découverte

1€

pendant 1 mois
puis 13 €/mois

S’abonner à Tech Imago

Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Matsuzawa Y, Matsuura Y, Kitsukawa K, et al (2026) FRACTURE MRI : evaluation of imaging capability in hand tendon visualization using healthy volunteer MRI. Insights Imaging 17:10. https://doi.org/10.1186/s13244-025-02182-4

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Tech Imago

10 Juil

15:33

La consommation énergétique en IRM est principalement liée à l’utilisation des gradients, conclut une étude présentée dans Academic Radiology. Les séquences ep2D DWI et DTI étant les plus énergivores. Le choix de séquences moins énergivores, dans un contexte clinique approprié, peut réduire la consommation d’énergie par séquence de 20 à 49 %.

7:31

Une méta-analyse de 23 études démontre que la TEP-TDM au [18F]FDG et l’IRM pelvienne présentent des sensibilités comparables pour la détection des métastases ganglionnaires latérales du cancer du rectum. En revanche, la TEP-TDM au [18F]FDG peut aider à exclure les faux positifs, évitant ainsi les dissections latérales des ganglions lymphatiques et la morbidité associée.
09 Juil

17:00

Des modèles d’apprentissage profond conçus pour identifier les résultats d’imagerie directe et indirecte sur le scanner ont montré des performances diagnostiques comparables ou meilleures que celles des médecins expérimentés pour la détection du cancer du pancréas, selon une étude de Radiology.

11:00

Dans une étude rétrospective suédoise, des chercheurs ont testé trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA sur des données de mammographie provenant d’une grande population de dépistage. Ceux-ci ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic, selon une étude publiée dans Radiology. (Communiqué)

7:45

Le scanner corps entier à ultra-faible dose, associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR), permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients oncologiques sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.
Tech Imago

GRATUIT
VOIR