Évaluation d'une séquence de ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images par apprentissage profond dans la cardiopathie ischémique (CINEDL)

Aujourd'hui, l'IRM est le gold standard pour l'évaluation précise du volume et de la fonction ventriculaire gauche, mais présente l'inconvénient d'avoir un temps d'acquisition long et de générer des artefacts de mouvement, en particulier des artefacts respiratoires, nécessitant des séquences répétées en apnée pour couvrir tout le volume cardiaque. . Ces apnées sont difficiles à réaliser chez les patients cardiaques ischémiques et peuvent entraîner une dégradation des images, une augmentation de la durée de l'examen par des acquisitions répétées et donc des imprécisions diagnostiques.

L'intelligence artificielle, déjà utilisée en pratique en IRM cardiaque pour la segmentation automatique des cavités cardiaques, améliore l'interprétation radiologique avec des mesures rapides et précises. Le deep learning, qui fait partie de l'intelligence artificielle, permettrait la reconstruction de séquences ciné-IRM en respiration libre, afin de s'affranchir des artefacts des mouvements respiratoires, et l'amélioration des performances diagnostiques tout en améliorant les conditions d'examen pour les patients.

Les patients venant passer une IRM cardiaque pour l'évaluation d'une cardiopathie ischémique seront éligibles au protocole. Si le patient accepte de participer, une séquence ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstruction d'image basée sur le Deep Learning sera ajoutée au protocole habituel.

Aucun suivi ne sera nécessaire dans cette étude.