Etude scannographique de la densité myocardique dans l'infarctus immédiatement après angioplastie percutanée (un outil pour l'évaluation des zones d'obstruction microvasculaire)

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Evaluation de l'infarctus du myocarde aigu reperfusé en scanner muti-détecteurs après angioplastie coronaire percutanée (comparaison avec l'IRM)

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IRM de diffusion (méta-analyse et application à l'imagerie des adénopathies médiastinales)

L'objectif de ce travail était d'étudier l'IRM de diffusion dans l'imagerie des ganglions. Nous avons, dans une première partie, effectué un état de l'art sur la valeur diagnostique de l'IRM de diffusion corps entier dans le bilan initial et la stadification Ann -Ar bor des lymphomes. Cette méta-analyse a porté sur six études incluant au total 134 patients atteints de lymphome. Elle a montré une bonne concordance de l'IRM de diffusion corps entier avec la stadification Ann-Abor réalisée avec le PET-CT seul (K=0.83) et le PET-CT en association avec l'anatomopathologie et la surveillance clinique (gold-standard hybride) (K=0.89). La sensibilité (0,94) et la spécificité (0.86) moyennes semblent bonnes. Les données paraissent toutefois insuffisantes pour modifier les pratiques actuelles. Dans une seconde partie, nous nous sommes intéressés à l'IRM de diffusion dans l'étude des ganglions médiastinaux. L 'IRM de diffusion thoracique est de réalisation difficile en raison de l'importance des artefacts de mouvement, ainsi que des artefacts de susceptibilité magnétique rendant difficile l'obtention d'une saturation de graisse homogène. Nous avons optimisé une séquence DWIBS (Diffusion Weighted Imaging with Background Suppression) puis l'avons évalué de façon qualitative et quantitative. Cette étude a montré la supériorité de la séquence DWIBS sur la diffusion classique avec saturation spectrale de la graisse. La réalisation des séquences DWIBS en respiration libre sans synchronisation respiratoire n'a pas entrainé d'altération qualitative ni de perte significative du signal. Pour conclure, ces études confirment la faisabilité et l'intérêt de l'IRM de diffusion dans l'étude des ganglions en imagerie oncologique, que ce soit pour une utilisation corps entier ou ciblée, malgré des difficultés techniques réelles, et une place qui reste à définir dans les schémas diagnostiques.LYON1-BU Santé (693882101) / SudocSudocFranceF

Téléradiologie en 2003 (état de l'art et description d'une expérience originale internationale)

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Artificial Intelligence as a Decision-Making Tool in Forensic Dentistry: A Pilot Study with I3M

International audienceExpert determination of the third molar maturity index (I3M) constitutes one of the most common approaches for dental age estimation. This work aimed to investigate the technical feasibility of creating a decision-making tool based on I3M to support expert decision-making. Methods: The dataset consisted of 456 images from France and Uganda. Two deep learning approaches (Mask R-CNN, U-Net) were compared on mandibular radiographs, leading to a two-part instance segmentation (apical and coronal). Then, two topological data analysis approaches were compared on the inferred mask: one with a deep learning component (TDA-DL), one without (TDA). Regarding mask inference, U-Net had a better accuracy (mean intersection over union metric (mIoU)), 91.2% compared to 83.8% for Mask R-CNN. The combination of U-Net with TDA or TDA-DL to compute the I3M score revealed satisfying results in comparison with a dental forensic expert. The mean ± SD absolute error was 0.04 ± 0.03 for TDA, and 0.06 ± 0.04 for TDA-DL. The Pearson correlation coefficient of the I3M scores between the expert and a U-Net model was 0.93 when combined with TDA and 0.89 with TDA-DL. This pilot study illustrates the potential feasibility to automate an I3M solution combining a deep learning and a topological approach, with 95% accuracy in comparison with an expert

ECG-gated C-arm computed tomography using L1 regularization

International audienceCardiac C-Arm computed tomography leads to a view-starved reconstruction problem because of electrocardiogram gating. The lack of data has to be compensated by a-priori information on the solution. While standard regularization is performed by minimizing a quadratic penalty term, recently proposed limited-view reconstruction techniques perform it by minimizing the L1-norm of the signal in a basis where it is supposed to be sparse. Although some algorithms are formulated with this generic L1-norm term, their practical implementations replace it by total variation, which leads to piecewise constant images. In this article, we investigate the benefits of using a different sparsifying basis, which can be chosen depending on the expected properties of the solution. It results in more flexibility in the reconstruction. We provide an in-depth description of the algorithm used for the minimization