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Un scanner performant mais dix fois moins coûteux...
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Une équipe de chercheurs, dirigée par Yujiao Zhao, a mis au point un scanner IRM à ultra-faible champ (ULF) qui fonctionne avec une prise murale standard et sans nécessiter de blindage RF ou magnétique. Ce scanner utilise un aimant compact de 0,05 Tesla (T), bien inférieur aux 1,5 T ou plus des appareils conventionnels. Grâce à l’intégration de l’apprentissage profond, le dispositif parvient à compenser les interférences électromagnétiques et à améliorer la qualité des images.
Le scanner ULF développé par Zhao et ses collègues consomme seulement 1800 watts (W) pendant l’imagerie, contre 25000 W ou plus pour les IRM traditionnelles. Cette réduction significative de la consommation énergétique permet de diminuer les coûts d’exploitation et de rendre l’IRM plus accessible dans les petites structures médicales. Les chercheurs ont testé leur dispositif sur des volontaires sains et ont obtenu des images claires et détaillées, comparables à celles des appareils IRM à haute puissance utilisés en clinique. Ces résultats montrent que l’IRM à faible puissance peut offrir une alternative viable sans sacrifier la précision des diagnostics.
Malgré ces avancées, des défis subsistent avant que l’IRM à faible champ ne soit largement adoptée en clinique. Udunna Anazodo et Stefan du Plessis soulignent dans une perspective associée que « l’IRM à faible champ doit encore mûrir pour permettre un accès rentable à l’imagerie médicale ». Ils ajoutent que « son potentiel en tant que technologie de santé essentielle et durable sera prouvé lorsque de nombreuses communautés à travers le monde pourront utiliser l’IRM à faible champ sans obstacles ». La mise au point d’un scanner IRM à faible puissance et à coût réduit représente une avancée significative pour l’accessibilité de l’imagerie médicale. En intégrant l’apprentissage automatique, cette technologie pourrait transformer les soins de santé dans les régions sous-desservies, offrant des diagnostics précis et abordables à un plus grand nombre de patients.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
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