Une équipe de recherche vient de régler un problème de taille: rendre comparables les images d’appareils d’IRM des divers hôpitaux, cliniques et centres de recherche en utilisant l’IA.
L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil essentiel pour les cliniciennes et cliniciens, offrant des vues détaillées de l’intérieur du corps humain en plus de fournir des informations précieuses sur les manifestations pathologiques. Cependant, la variabilité des protocoles d’acquisition des images entre les divers établissements pose des défis importants quand vient le temps de donner une interprétation cohérente et fiable de ces images, notamment dans des recherches multicentriques.
Pour résoudre ce problème, une étude réalisée en collaboration avec le Dr Gregory Lodygensky, professeur au Département de pédiatrie de la Faculté de médecine de l’UdeM et clinicien-chercheur au CHU Sainte-Justine, ainsi que Jose Dolz et Christian Desrosiers, professeurs et chercheurs à l’École de technologie supérieure, propose de modifier les processus d’IRM des différents hôpitaux pour que les images se ressemblent davantage, ce qui permettrait une comparaison plus fiable et précise de ces images.
