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Facebook se lance dans l'IRM !

JEUDI 30 AOûT 2018 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Le machine learning pourrait aider à l'élaboration d'une image IRM interprétable après une acquisition au temps très court. Cette nouveauté fait l'objet d'un projet de recherche associant la New York School University of Medicine et Facebook.

Facebook et le département de radiologie de la New York University School of Medicine travaillent conjointement à un pojet de fastMRI, qui pourrait réduire d'un facteur 10 le temps d'acquisition des séquences IRM grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA).

Le Pr Daniel Sodickson et les Drs Ph.D, Michael Recht et Yvonne Lui, de la New York University School of Medicine sont à la tête de ce projet avec Larry Zitnick et Nafissa Yakubova du groupe de recherche sur l'intelligence artificielle de Facebook (FAIR) de Facebook. L'idée est de prendre en charge un minimum de données images et de laisser un système de machine learning reconnaître la structure sous-jacente des images afin d'obtenir une image complète et précise de la région à explorer.

Des réseaux neuronaux artificiels sont ainsi mis à contribution afin de compléter les résultats obtenus par un temps d'acquisition très court et qui ne suffisent pas à produire une image interprétable. L'intérêt de ce projet est bien entendu de réduire les temps d'examens et ainsi d'explorer des patients peu coopératifs ou de mieux exploiter les modalités d'IRM.

Bruno Benque


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Radioprotection: ce qui devrait changer le 1er juillet 2018
30/03/2018 : L'Ordonnance instituant de nouvelles règles en matière de prévention du risque ionisant devrait entrer en vigueur le 1er juillet 2018. Il n'y aura pas, d'après les informations que nous avons recueillies, de révolution. La gestion des professionnels multi-établissements devrait être revue, la fiche d'exposition devrait disparaître et les PCR externes sont appelés à faire place à des OCR certifiés ISO.

Un projet d'Intelligence Artificielle surdimensionné au Nord de l'Angleterre
13/11/2018 : Sectra met à disposition du consortium Northern Pathology Co-operative (NPP) au Royaume-Uni, sa plateforme d'Intelligence Artificielle pour un projet de mise en commun d'images radiologiques oncologiques pesant quelques 1,2 pétaoctets par an.  

LE GADOLINIUM EST-IL DANGEREUX A LONG TERME ?
05/05/2015 : Une série d'études récentes montre que le Gadolinium s'accumule de façon résiduelle dans le cerveau. Les dangers de ces résidus sont sans doute liées à la structure moléculaire de l'agent chimique qui accompagne le Gadolinium dans le corps des patients. Et les habitudes des radiologues sont appelées à changer, selon le Pr Emmanuel Kanal.

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27/10/2017 : Le scanner spectral IQon de Philips a été installé pour la première fois en Europe à l'hôpital universitaire St-Luc de Bruxelles. Nous avons rencontré le Pr Emmanuel Coche, Chef du service de radiologie, pour un retour d'expérience sur les usages de cette technologie innovante.

Naissance de DRIM France IA, l'écosystème créé par le Conseil de la Radiologie française
24/10/2018 : L'écosystème français d'Intelligence Artificielle dédié à l'imagerie médicale est créé et s'appelle "DRIM France IA". Le G4 a annoncé sa mise en œuvre lors des JFR 2018.  

LE GUIDE IRSN V4 POUR LES ÉTUDES DE POSTE EST PARU !
02/10/2015 : L'IRSN a publié, le 1er octobre 2015, la quatrième édition de son guide pratique pour la réalisation des études dosimétriques de paste de travail. Ce document apportera aux acteurs de la radioprotection un outil méthodologique afin qu'ils se conforment aux bonnes pratiques, ainsi que des fiches pour les activités médicales spécifiques.