Séquences optimisées par IA et séquences UTE pour l'examen du genou en IRM à faible champ

Les dernières avancées technologiques en imagerie par résonance magnétique, telles que les séquences à temps d'écho ultra-court, les méthodes de reconstruction d'images basées sur l'intelligence artificielle, ainsi que l'IRM à faible champ, pourraient avoir un impact significatif sur le système de santé et la prise en charge des patients, soulignant la nécessité d'une bonne compréhension et d'une transparence dans le processus d'acquisition et son incidence sur les images IRM du genou. Ce projet vise à relever ces défis en optimisant les paramètres d'acquisition des nouvelles technologies afin d'offrir la meilleure qualité d'image possible avec un temps d'acquisition minimal et en évaluant l'effet de ces paramètres sur la reproduction anatomique et les caractéristiques radiologiques des images. Les résultats de cette étude permettront aux techniciens en radiologie et aux radiologues de mieux comprendre les nouvelles technologies et favoriseront leur mise en œuvre clinique afin d'améliorer les flux de travail et l'accès aux soins à l'échelle mondiale.

• HES-SO - Haute école spécialisée de Suisse occidentale - Rectorat