Philippe Douek

« À terme, tous les scanners seront des scanners à comptage photonique »

Vidéo Ce dimanche 9 octobre 2022, Philippe Douek, radiologue aux Hospices Civils de Lyon, fera le point sur les applications cliniques du scanner à comptage photonique en imagerie cardiovasculaire. Selon lui, la technologie, aujourd'hui réservée à des centres d'excellence, sera amenée à se diffuser très largement d'ici les 10 prochaines années.

Le 09/10/22 à 5:00, mise à jour aujourd'hui à 4:02

Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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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 %.

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.
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