Comparaison de la qualité des images TEP obtenues dans les conditions standard ou après utilisation d'un logiciel d’intelligence artificielle

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

La tomographie par émission de positons (TEP) couplée à un tomodensitomètre (TDM) est une technique d’imagerie essentielle, notamment en oncologie.. . La technologie TEP a progressé ces dernières années avec le passage de l’analogique au digital permettant d’améliorer la qualité des images. Même si, par rapport à la technologie analogique, le digital offre la possibilité de réduire le temps d’acquisition des images et/ou l’activité injectée, les examens TEP/TDM restent relativement longs et le nombre d’examens quotidiens limité entraîne un effet négatif sur les délais d’examens. Des approches innovantes basées sur l’intelligence artificielle (IA) avec apprentissage profond ouvrent des perspectives nouvelles pour améliorer les images TEP, réduire le temps d’acquisition des images et/ou l’activité injectée.. . Réduire le temps d’examen serait particulièrement intéressant pour les patients douloureux ou dyspnéiques en position allongée, les patients agités, claustrophobes ou les enfants . Réduire l’activité injectée, c’est-à-dire la dose de radiation nécessaire pour obtenir l’information médicale, constituerait également un avantage en matière de radioprotection des patients, particulièrement pour les enfants et les jeunes adultes, femme enceinte, mais aussi de la radioprotection du personnel.. . L’objectif de cette étude est de comparer la qualité des images obtenues sur la TEP VEREOS dans les conditions d’examens actuelles et après utilisation du logiciel Subtle PET®, dans une cohorte prospective et consécutive de patients adressés pour un examen TEP.