Quantification des artefacts de mouvement dans les IRMs T1 : approche basée sur l'apprentissage synthétique

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est vulnérable à différents artefacts qui affectent la qualité des images, impactant les diagnostics et l'efficacité des logiciels d'analyse. L'artefact de mouvement, inévitable, varie en magnitude et en aspect selon les cas. L'inspection manuelle des volumes, surtout dans des études de grande envergure, est dispendieuse et chronophage. Il devient donc essentiel de détecter automatiquement les volumes problématiques. Cependant, les critères de qualité varient d'une étude à l'autre, rendant difficile l'entraînement, sur la base de ces données, d'un modèle généralisable. De plus, les protocoles d'acquisition cherchant à minimiser la présence d'artefacts, les données disponibles présentent un déséquilibre des classes, limitant la robustesse des modèles.

Nous proposons une méthode pour quantifier les artefacts de mouvement pour les IRMs anatomiques cérébrales T1. Nous avons recours à des techniques de préentraînement sur des artefacts synthétiques et évaluons plusieurs méthodes de quantification, démontrant que ces modèles détectent efficacement le mouvement dans des volumes réels. Après transfert d'apprentissage, les modèles préentraînés sur données synthétiques rivalisent avec ceux entraînés sur des données réelles. En conclusion, les résultats démontrent que l'entraînement sur données synthétiques peut être efficace en pratique et permet aux laboratoires de former leurs modèles avec des ressources limitées.