Le deep learning pour une séquence ciné cardiaque en respiration libre
Selon un article publié dans l'American Journal of Roentgenology (AJR), les reconstructions d’images IRM assistées par le deep learning sont susceptibles de permettre l’évaluation d’une fraction d’éjection ventriculaire en respiration libre. Une équipe du CHU d’Amiens a expérimenté cette nouvelle méthode qui donne lieu à des mesures fiables chez des patients atteints de cardiopathie ischémique.
Chez les patients atteints de cardiopathie ischémique, la maladie coronarienne peut entraîner diverses manifestations d'altération de la fonction systolique du ventricule gauche (VG). La fraction d'éjection du VG (FEVG) a des implications thérapeutiques et pronostiques importantes chez ces patients, de même que le volume télésystolique du VG est un prédicteur majeur de mortalité après un infarctus aigu du myocarde.
L’IRM, examen de référence désormais pour l’évaluation de la fraction d’éjection ventriculaire gauche
L'IRM cardiaque joue désormais un rôle majeur dans l'évaluation diagnostique, pronostique et préthérapeutique des patients atteints de cardiopathie ischémique, en offrant une caractérisation de la morphologie, de la cinétique et de la composition tissulaire du myocarde en un seul examen. La séquence ciné balanced SSFP en est d’ailleurs un élément essentiel pour calculer les volumes du VG par contour endocardique. Cette séquence d'écho de gradient ultrarapide présente les avantages d'une excellente résolution spatiale et d'une différenciation claire entre le myocarde et le pool sanguin.
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