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Titre : | Apport du Deep Learning Image Reconstruction (DLIR) : dans le cadre de l'exploration hépatique en oncologie (2022) |
Auteurs : | Nicolas Lotto |
Type de document : | Article |
Dans : | Le manipulateur (323, Décembre 2022) |
Article en page(s) : | p. 24-29 |
Langues: | Français |
Descripteurs : |
HE Vinci Apprentissage profond ; Carcinome hépatocellulaire ; Foie ; Intelligence artificielle (IA) ; Oncologie médicale ; Tomodensitométrie |
Résumé : | Le foie est un organe qui occupe une place importante en imagerie oncologique. qu'il s'agisse d'une localisation primitive (carcinome hépato cellulaire) ou secondaire (métastases), plusieurs modalités sont concernées : sur le plan du diagnostic avec la tomodensitométrie (TDM) ainsi qu'avec l'imagerie par résonance magnétique (IRM); sur le plan thérapeutique avec la radiologie interventionnelle. Les enjeux pour les patients sont importants, ainsi une précision diagnostique est de rigueur afin d'optimiser leur prises en charge. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle (IA) fait son apparition, notamment en scanographie, avec la perspective d'améliorer la qualité image de façon substantielle. Le but de ce travail est de présenter et de vérifier l'impact de cette nouveauté sur la résolution spatiale, le contraste, le bruit de nos images et son impact final sur la détectabilité des lésions et les apports parallèles pour les patients. |
Disponible en ligne : | Non |
Exemplaires (1)
Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
---|---|---|---|---|
Le manipulateur. 323 (Décembre 2022) | Périodique papier | Woluwe | Espace revues | Prêt autorisé Disponible |