Deux techniques combinées pour une meilleure évaluation de la resténose intra-stent
VENDREDI 02 SEPTEMBRE 2022
Soyez le premier à réagirUne étude chinoise parue dans l'American Journal of Roentgenology (AJR), montre de bons résultats lorsque l’on combine une reconstruction du coroscanner par deep learning avec une technique de soustraction. Même si cette procédure nécessite une exposition supplémentaire, les chercheurs assurent qu’elle permet une réduction de l’exposition.
Un modèle de deep learning pourrait, cumulé à la soustraction d’images, améliorer le diagnostic de resténose intra-stent coronaire par coroscanner. Une étude publiée dans l'American Journal of Roentgenology (AJR), décrit ce processus.
Une procédure qui permet de s’affranchir des artéfacts créés par le stent
Notant que ces résultats pourraient guider la sélection des patients pour l'évaluation de l'endoprothèse coronarienne invasive, la combinaison de la reconstruction d’image par deep learning (RDL) avec une technique de soustraction à deux acquisitions, l'auteur correspondant de l’étude, le Dr Yi-Ning Wang du State Key Laboratoire des maladies complexes graves et rares au Peking Union Medical College Hospital (Chine) croit que ce modèle « peut aider à surmonter les défis liés à l'artefact lié à l'endoprothèse ».
Entre mars 2020 et août 2021, Wang et son équipe ont étudié 30 patients (22 hommes, 8 femmes ; âge moyen, 63,6 ans) présentant un total de 59 stents coronaires et qui ont fait l’objet d’un coroscanner en utilisant la technique à deux apnées (c'est-à-dire sans contraste, puis injecté). Les images conventionnelles et de soustraction ont été travaillées par reconstruction itérative hybride (HIR) et par RDL, tandis que le diamètre maximal visible de la lumière intra-stent a été mesuré.
Une acquisition supplémentaire mais une exposition réduite
Deux lecteurs ont indépendamment évalué les images pour la resténose intra-stent (sténose ≥ 50 %). En fin de compte, le coroscanner utilisant le RDL et la technique de soustraction a donné une Valeur Prédictive Positive (VPP), une Valeur Prédictive Négative (VPN) et une précision pour la resténose intra-stent de 73,3 %, 93,2 % et 88,1 % pour le lecteur 1, et de 75,0 %, 84,3 % et 83,1 % pour le lecteur 2, respectivement.
Reconnaissant que la technique de soustraction en apnée nécessite une acquisition supplémentaire sans contraste - et donc une dose de rayonnement plus élevée -, les auteurs ont souligné que « le RDL permet une réduction de l'exposition aux rayonnements, tout en améliorant la qualité de l'image ».
Bruno Benque avec AJR