Résumé
L’imagerie par résonance magnétique (IRM) a modifié le diagnostic vétérinaire, mais sa longue durée de séquence peut être problématique, en particulier parce que les animaux doivent être sédatés pendant l’examen. Malheureusement, la réduction du temps de séquence implique une baisse de la qualité globale de l’image et de la fiabilité du diagnostic. C’est pourquoi nous avons mis au point un algorithme de débruitage basé sur un réseau adversarial génératif appelé HawkAI. Dans cette étude, une séquence d’IRM standard (SOC) et une séquence plus rapide ont été acquises et l’algorithme HawkAI a été appliqué à cette dernière. Les radiologues ont ensuite été invités à évaluer qualitativement les deux images proposées sur la base de différents facteurs en utilisant une échelle de Likert (de 1 étant une forte préférence pour HawkAI à 5 étant une forte préférence pour SOC). L’objectif était de prouver qu’ils n’avaient au moins aucune préférence entre les deux séquences en termes de rapport signal/bruit (RSB) et de diagnostic. Ils ont légèrement préféré HawkAI en termes de RSB (l’intervalle de confiance (IC) étant de [1,924-2,176]), n’ont eu aucune préférence en termes de présence d’artefacts, de pertinence du diagnostic et de clarté des lésions (IC respectifs de [2. 933-3.113], [2.808-3.132] et [2.941-3.119]), et une très légère préférence pour SOC en termes de résolution spatiale et de contraste de l’image (IC respectifs de [3.153-3.453] et [3.072-3.348]). Cela montre qu’il est possible d’acquérir des images deux fois plus rapidement sans inconvénient majeur par rapport à une acquisition plus longue.
