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Cette étude démontre qu'un cadre de segmentation 3D basé sur nnU-Net utilisant uniquement des images CT, entraîné sur des données publiques et privées, permet une délimitation efficace et automatisée des tumeurs du cancer de la tête et du cou, offrant ainsi une alternative rentable et évolutive pour la planification de la radiothérapie.
Cette étude prospective démontre que l'élastographie harmonique temporelle par ultrasons, en quantifiant l'hétérogénéité de rigidité tumorale et la viscosité de l'habitat tumoral, permet de différencier avec une grande précision les lésions hépatiques malignes des lésions bénignes, en particulier pour les tumeurs de grande taille.
Les auteurs proposent un cadre statistique basé sur les projections et utilisant la probabilité bayésienne pour estimer efficacement et avec précision les biais induits par le bruit dans l'imagerie CT spectrale, offrant une alternative rapide aux simulations de Monte Carlo tout en permettant l'optimisation des paramètres d'acquisition.
Cette étude exploratoire démontre que l'imagerie photoacoustique, en détectant des altérations non invasives des ratios entre l'eau, les lipides et l'hémoglobine dans le muscle biceps, constitue un biomarqueur prometteur pour le suivi de la myopathie mitochondriale liée à la mutation m.3243A>G.
Cette étude rétrospective multicentrique internationale démontre que le modèle d'apprentissage profond DeepMS, en intégrant des informations sur la matière blanche apparemment normale à partir d'IRM de routine, surpasse les critères diagnostiques actuels de la sclérose en plaques et offre une validation externe robuste.
Cette étude révèle que la dysconnectivité fonctionnelle accrue au sein des réseaux de substance blanche chez les personnes autistes est significativement corrélée à la sévérité des symptômes sociaux, offrant ainsi de nouvelles perspectives sur les substrats neuronaux de l'autisme.
Cette étude démontre qu'un modèle de segmentation automatique basé sur l'apprentissage par transfert et l'architecture nnU-Net, entraîné sur des données TOF-MRA et affiné sur des IRM 4D Flow, offre une solution robuste et précise pour la quantification hémodynamique des artères intracrâniennes, surpassant les modèles existants et confirmant l'impact direct de la précision de la segmentation sur les mesures hémodynamiques.
Cette étude établit des plages de référence spécifiques à l'âge et au sexe pour la structure et la fonction cardiaques en Allemagne, en utilisant l'imagerie par résonance magnétique cardiaque (CMR) sur une vaste cohorte nationale saine.
Cette étude propose un cadre de diffusion conditionnelle optimisé pour les ressources, capable de générer des images PET synthétiques à partir de scanners CT pour améliorer le dépistage oncologique en milieu rural tout en préservant la fidélité des biomarqueurs métaboliques.
Cette étude prospective R-IDEAL 0-2a démontre que la séquence Dixon à 6 points offre les meilleures performances quantitatives pour l'estimation du PDFF et du R2* sur les appareils IRM de simulation et IRM-Linac, surpassant les versions à 2 et 3 points en termes de précision et de fiabilité pour la caractérisation de la moelle osseuse en oncologie.
Cette étude de faisabilité technique confirme que la séquence 3D-QALAS permet d'obtenir des cartes quantitatives T1, T2 et PD du cerveau avec une résolution isotrope de 1 mm en seulement sept minutes sur un système MR-Linac 1,5 T, ouvrant ainsi la voie à l'intégration de biomarqueurs d'imagerie dans les flux de travail de radiothérapie adaptative.
Les auteurs ont développé et validé cliniquement, chez des patients atteints de cancer de la prostate, un système de localisation acoustique des faisceaux de rayonnement ionisant (iRABL) permettant un suivi en temps réel et une cartographie de la dose des protons avec une résolution spatiale super-diffractionnelle et une précision dosimétrique, marquant ainsi une avancée majeure vers la « chirurgie par protons » guidée par l'image.
Cette étude multi-institutionnelle démontre que la réduction de la profondeur de bits des radiographies thoraciques de 16 à 8 bits n'a pas d'impact significatif sur les performances des modèles d'apprentissage profond pour la classification, validant ainsi l'utilisation de formats 8 bits pour optimiser le stockage et le traitement des données médicales.
Cette étude démontre que l'extraction d'embeddings à partir des états de mémoire d'un modèle de segmentation fondamental médical, combinée à des données cliniques par fusion tardive, améliore significativement la stratification du risque de survie sans progression chez les patients atteints de myélome multiple par rapport aux approches basées uniquement sur le clinique ou la radiomique.
Les auteurs proposent un pipeline d'apprentissage de phénotypes latents centré sur la lésion pour l'interprétabilité des échographies mammaires, qui utilise un regroupement pondéré par les masques de segmentation et une calibration légère pour améliorer la séparation des classes et atteindre une performance élevée dans la détection de malignité (AUC 0,982) tout en assurant une cohérence avec lescripteurs BI-RADS.
Cette étude démontre que l'activation des systèmes de positionnement laser externes (ELPS) lors des simulations IRM peut générer du bruit électronique nuisant à la qualité de l'image et à la précision des mesures quantitatives, en particulier lors de l'utilisation de la bobine corporelle intégrée, ce qui justifie la mise en place de directives cliniques pour désactiver ces lasers pendant l'acquisition.
Cette étude prospective démontre que l'élastographie par résonance magnétique, en particulier via les métriques de viscosité normalisées par rapport à la substance blanche normale et l'analyse de la convexité de l'interface, permet de distinguer la nécrose radique des métastases cérébrales récurrentes en révélant que la première est mécaniquement plus rigide et dissipative que la seconde.
En intégrant l'imagerie par résonance magnétique structurelle et la transcriptomique chez 952 adultes, cette étude identifie deux sous-types de vieillissement cortical distincts : un sous-type normatif lié au métabolisme et à l'immunité, et un sous-type compensatoire associé à la réponse au stress et à la réparation de l'ADN, offrant ainsi de nouveaux marqueurs biologiques pour différencier le déclin naturel des adaptations protectrices.
En analysant des IRM cliniques de plus de 4 000 individus, cette étude démontre que les troubles mentaux sont associés à des altérations neuroanatomiques partagées, notamment un volume cérébral réduit et un cortex plus fin, prouvant ainsi le potentiel des données d'imagerie de routine pour la stratification des patients dans des contextes cliniques réels.
Cet article présente un système d'assistance intelligente et de guidage pour échographes portables, basé sur l'apprentissage par renforcement de type Actor-Critic et des réseaux de neurones profonds, qui permet d'automatiser l'acquisition d'images standardisées et le diagnostic précis des artères carotides et de la thyroïde tout en réduisant la dépendance à l'opérateur.