Plateforme PEPS’IM

« L’objectif est de faire un lien entre la théorie et la pratique »

Jean-Philippe Dillenseger, enseignant chercheur à la faculté de médecine de Strasbourg, a mis en place en 2021 la plateforme d’enseignements pratiques et simulés en imagerie médicale (PEPS’IM), à l’université de Strasbourg. Elle permet aux manips et à d’autres étudiants d’accéder à des modalités d’imagerie dans un environnement pédagogique.

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Le 02/05/24 à 7:00, mise à jour le 02/05/24 à 9:55 Lecture 3 min.

Le programme est accessible à l'ensemble des étudiants qui s'intéressent à l'imagerie médicale, explique Jean-Philippe Dillenseger.. D. R.

Tech Imago / Comment se présente la plateforme PEPS’IM et quels sont ses objectifs ? Jean-Philippe Dillenseger / La plateforme est située dans un ancien hôpital sur une surface d’environ 150 m². Nous y avons positionné des appareils d'imagerie fonctionnels, sur lesquels les étudiants peuvent s’exercer. Il ne s’agit pas juste de faire de la simulation, on peut également utiliser les appareils en situation réelle. Nous avons une salle de radio, des échographes, une salle généraliste pour faire du traitement d'image et des cours et une IRM. Cela permet aux formateurs qui peuvent être des cadres de santé ou professeurs de l'éducation nationale à Strasbourg de former des étudiants dans un contexte clinique et de prendre le temps d'expliquer à la console. Cette plateforme sert aussi de lieu de formation et d'évaluation pratique. T. I. / Qui vient se former sur cette plateforme ? J.-P. D. / Le programme est accessible à l'ensemble des étudiants qui s'intéressent à l'imagerie médicale

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Solenn Duplessy

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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 %.

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09 Juil

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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.

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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.
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