La radiographie pulmonaire à fond noir améliore l'exploration pour le COVID-19
VENDREDI 16 DéCEMBRE 2022
Soyez le premier à réagirUne équipe de recherche de l'Université technique de Munich (TUM) a, pour la première fois, produit des images à rayons X en fond noir de patients infectés par le COVID-19. Contrairement aux images radiographiques conventionnelles, les images en fond noir visualisent la microstructure du tissu pulmonaire, fournissant ainsi des informations supplémentaires. Cette approche a le potentiel de fournir également des informations quantitatives grâce à l’intelligence artificielle.
Les poumons des patients atteints de Covid-19 sont normalement visualisés par tomodensitométrie (TDM). La technologie TDM utilise plusieurs images radiographiques sous différents angles pour calculer une image tridimensionnelle. L'inconvénient, cependant, est une dose de rayonnement plus élevée en raison du grand nombre d'images radiographiques nécessaires.
Des doses cinquante fois plus faibles grâce à la radiographie pulmonaire à fond noir
La radiographie pulmonaire à fond noir, que nous avons déjà présentée dans nos colonnes, est une nouvelle technologie de rayons X développée par le Pr Franz Pfeiffer, professeur de physique biomédicale et directeur de l'Institut de génie biomédical de Munich à la TUM. Elle ouvre la voie à de nouvelles possibilités de diagnostic radiologique.
« Lors de notre examen radiologique, nous prenons simultanément des images radiographiques conventionnelles et des images sur fond noir. Cela nous donne rapidement et facilement des informations supplémentaires sur le tissu pulmonaire affecté, précise-t-il. La dose de rayonnement qui en résulte est cinquante fois plus faible que celle des appareils de TDM classique. Par conséquent, cette méthode est prometteuse pour les protocoles qui nécessitent des examens répétés sur de longues périodes, comme le suivi dans le cas d’un COVID long. Cette approche pourrait servir d’alternative à la TDM pour l'imagerie du tissu pulmonaire sur des périodes d'observation prolongées ».
Une technologie qui utilise la diffusion des rayons X aux petits angles
Dans une nouvelle étude publiée dans la Revue Communications Medicine, des radiologues ont comparé les images de patients atteints de la maladie pulmonaire Covid 19 à celles d'individus sains. Ils ont découvert qu'il était plus facile de distinguer les individus malades des individus en bonne santé en utilisant des images à fond noir qu'avec des images radiographiques conventionnelles. Les radiologues ont été en mesure de différencier plus facilement les tissus pulmonaires malades des tissus sains lorsque les deux types d'images étaient disponibles.
Alors que la technologie conventionnelle des rayons X repose sur l'atténuation des rayons X, la technologie des rayons X à fond noir utilise ce que l'on appelle la diffusion des rayons X aux petits angles. Cela ouvre la porte à la collecte d'informations supplémentaires sur la nature de la microstructure des tissus pulmonaires. Les images en fond noir peuvent donc apporter une valeur ajoutée lors de l'étude de diverses maladies pulmonaires.
Une technologie qui a le potentiel d’évaluer quantitativement les images produites avec de l’IA
L'équipe de recherche a optimisé le prototype de la machine à rayons X afin d'évaluer quantitativement les images. Un poumon sain avec de nombreuses alvéoles intactes produit un fort signal de fond noir et apparaît clair sur l'image. En revanche, le tissu pulmonaire enflammé, avec du liquide incrusté, produit un signal plus faible et apparaît plus sombre sur l'image. « Nous normalisons le signal de fond noir en ce qui concerne le volume pulmonaire pour tenir compte des variations entre les individus », explique Manuela Frank, auteur principal de l'article.
« Ensuite, nous espérons examiner d'autres patients. Une fois que nous disposerons de suffisamment de données de rayons X en champ noir, nous avons l'intention d'utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour créer un processus d'évaluation quantitative. Pour les images conventionnelles, nous avons déjà réalisé un projet pilote d'évaluation par l'IA de nos images radiographiques », ajoute le Pr Daniela Pfeiffer, professeur de radiologie et directrice médicale de l'étude à l'hôpital universitaire TUM Klinikum rechts der Isar de Munich (Allemagne).
Bruno Benque avec TUM