Découvrez les nouveautés

Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour examiner les scanners et évaluer le risque de maladie cardiovasculaire : analyse rétrospective de l’essai national de dépistage pulmonaire (NLST)

L’essai national de dépistage pulmonaire (NLST) a démontré que le dépistage annuel par tomodensitométrie à faible dose dans la population à haut risque était associé à une réduction de la mortalité par cancer du poumon.

Évaluation automatisée du risque de fracture ostéoporotique opportuniste à l’aide de tomodensitométries pour remédier à la sous-utilisation du FRAX

Les méthodes d’identification des patients à haut risque de fractures ostéoporotiques, notamment l’absorptiométrie à rayons X à double énergie (DXA) et les prédicteurs de risque comme l’outil d’évaluation du risque de fracture (FRAX), sont sous-utilisées.

Les lacunes en matière d’imagerie : un manque d’imagerie diagnostique potentiellement mortel

Au cours des dernières décennies, la demande en imagerie médicale a considérablement augmenté, parallèlement aux améliorations apportées dans ce domaine.

Cathodes chaudes, cathodes froides

Les rayons X ont été découverts il y a plus de 125 ans. Le père des rayons X était Wilhelm Conrad Röntgen, un physicien allemand qui présenta son article « Über eine neue Art von Strahlen » (« Sur un nouveau type de rayons ») à la Société de médecine physique de Würzburg en décembre 1895.

La source Nanox en fluoroscopie pulsée

Le principe ALARA constitue l’un des principes essentiels du travail du technicien en radiologie. ALARA est l’acronyme de « As Low As Reasonably Achievable » (aussi faible que raisonnablement possible).

Les programmes de dépistage du cancer du poumon peuvent obtenir un plus grand bénéfice clinique en exploitant l’outil de mesure de CAC Nanox.AI

Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour examiner les scanners et évaluer le risque de maladie cardiovasculaire : analyse rétrospective de l’essai national de dépistage pulmonaire (NLST)

Dans la population étudiée, l’outil NanoxAI Bone a permis de détecter davantage de patients à risque d’ostéoporose par rapport aux soins standard (FRAX)

Les méthodes d’identification des patients à haut risque de fractures ostéoporotiques, notamment l’absorptiométrie à rayons X à double énergie (DXA)1,2 et les prédicteurs de risque comme l’outil d’évaluation du risque de fracture (FRAX)3-6, sont sous-utilisées.

Évaluation automatisée du risque de fracture ostéoporotique opportuniste à l’aide de tomodensitométries pour remédier à la sous-utilisation du FRAX

Les méthodes d’identification des patients à haut risque de fractures ostéoporotiques, notamment l’absorptiométrie à rayons X à double énergie (DXA)1,2 et les prédicteurs de risque comme l’outil d’évaluation du risque de fracture (FRAX)3,4,5,6, sont sous-utilisées. Nous avons évalué la faisabilité d’une évaluation automatique et opportuniste du risque de fracture basée sur des scanners abdominaux ou thoraciques de routine.

PHT-BOT : système d’apprentissage profond pour la stratification automatique des risques des patients atteints de BPCO en fonction des signes d’hypertension pulmonaire

La bronchopneumopathie chronique obstructive (MPOC) est l’une des principales causes de morbidité et de mortalité dans le monde

Simulation de l’absorptiométrie à rayons X à double énergie en tomodensitométrie à l’aide de la cascade de segmentation par apprentissage profond

L’ostéoporose est une maladie sous-diagnostiquée malgré des modalités de dépistage efficaces. Le dépistage par absorptiométrie à rayons X à double énergie (DEXA), bien que recommandé dans les directives cliniques, reste nettement sous-utilisé.

Système entièrement convolutif basé sur l’apprentissage profond pour la prédiction du score calcique coronaire à partir d’un scanner thoracique sans contraste

La quantité de dépôts de calcium dans les artères coronaires est un puissant prédicteur d’événements cardiovasculaires et de mortalité.