# Évaluation de nouvelles séquences IRM rapides reconstruites par Deep Learning appliquées pour l'imagerie de la prostate

Jean-François Ntoutoume Emane

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Jean-François Ntoutoume Emane. Évaluation de nouvelles séquences IRM rapides reconstruites par Deep Learning appliquées pour l'imagerie de la prostate. Médecine humaine et pathologie. 2022. dumas-03948726

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UNIVERSITÉ DE PICARDIE JULES VERNE

FACULTE DE MEDECINE

2022

THESE POUR LE DIPLÔME D'ETAT

DE DOCTEUR EN MEDECINE

Évaluation de nouvelles séquences IRM rapides reconstruites par Deep
Learning appliquées pour l'imagerie de la prostate.

N° 2022 - 103

Radiodiagnostic et Imagerie médicale

Présentée et soutenue publiquement le 29 septembre 2022

En Salle de Thèse

Par NOUTOUUME EMANE Jean-François

JURY

Président :

Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

Assesseurs :

Monsieur le Professeur Thierry YZET

Monsieur le Docteur Thomas FORZINI

Directeur de Thèse :

Monsieur le Docteur Aurélien DELABIE
<figure><img src="image_2.png" /></figure>
A mon Président de jury,

Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

Responsable du centre d'activité de Neuroradiologie

Coresponsable de l'équipe Universitaire CHIMERE

Coordonnateur du DES d'Imagerie Médicale

Responsable Médical et de la recherche clinique sur l'IRM de recherche du GIE Faire Face

Professeur des Universités-Praticien Hospitalier

(Radiologie et Imagerie médicale)

Pôle Imagerie

Vous me faites le grand honneur de juger mon travail et de présider le jury de cette thèse.

Veuillez trouver ici la marque de ma gratitude et de mon profond respect, tant pour ce jour que pour votre accompagnement tout au long de mon cursus.
Monsieur le Professeur Thierry YZET

Professeur Associé de Radiologie

CHU AMIENS

J'ai l'honneur de vous compter parmi mon jury de thèse et vous en remercie. Merci à vous pour votre côté très humains et votre simplicité au quotidien.

Voyez en ces mots, l'expression de ma gratitude et de mon respect les plus sincères.
Monsieur le Docteur Thomas FORZINI

Praticien Hospitalier

(Urologie et Transplantation)

Vous me faites l'honneur d'accepter de siéger à mon jury de thèse et de juger ce
travail. Recevez mes plus sincères remerciements et mon profond respect.
Monsieur le Docteur Aurélien DELABIE

Chef de clinique

(Radiologie)

Merci d'avoir accepté de diriger ce travail et d'avoir été, tout au long de ce long processus, l'ossature intellectuelle et méthodologique qui m'ont permis de présenter aujourd'hui à toi et à ce jury, mon travail de thèse. Merci de m'avoir donné très tôt le goût pour les vacations d'échographies.

Je te prie donc de trouver ici l'expression sincère de mon profond respect.
Remerciements

A mes parents, ces quelques mots ne représenteront jamais l'immense gratitude que j'ai à votre égard. Merci du fond du cœur de m'avoir toujours soutenu et de m'avoir guidé dans mes choix. Merci papa d'avoir incarné cette rigueur en toute circonstance. Merci maman d'avoir toujours su apporter ta touche d'amour en toute chose.

A mes sœurs, merci à vous trois qui avez toujours été fières de moi, et pour qui aucun homme ne saura jamais me remplacer dans vos cœurs.

A mes frères, Lukas et Michael qui m'ont vu grandir tout au long de ces années. Merci d'avoir eu la patience de me supporter depuis tant de temps.

A Baptiste, mon compère sportif du dimanche qui sait être là et écouter malgré de longs mois de silence de ma part.

A ma grosse Team Lilloise : (dont j'oublierai très certainement de citer quelques-uns) :

L'équipe de Bon Dia : H10 (le sang, le day one), Azzizo et Benito (mes deux bons petits), Max (mon gars sûr, futur buisness partner), Keneth (seul métisse qui a toujours eu plus de succès), Vianno (même Burna ne te peut pas), Will (plus grand dentiste Bami), Joris (toujours une sto pour rire), Josias (el dedo de la muerte), Sahel (personne ne te passe sur un terrain), Charlito (grand romantique), François (le gars de mala).

A toutes mes goûts de Lille : SANDRA (tmtc que quelques mots ne peuvent pas résumer la folie qui nous anime profondément), Océane (toujours des blagues pas drôle), Rachel (« work, work, work, work, work ») Lola (ma pseudo instagrameuse préférée), Nolwen (toujours une histoire incroyable), Matoch (matoch la bazoche, merci pour ton écoute constante), Tasnim (merci pour ton aide en toutes circonstances), Mona (merci d'être aussi particulière), Noémie, Shana, Aksil, Sarah B et toutes les autres que j'oublie.

A la Clique : Mymy (merci pour m'avoir porté en PACES, D4 et aujourd'hui encore), Adamfa (mon confrère radiologue), Maryse (la grande des grandes), Nina (baderie l'italienne).
À mes collègues, qui ont su rendre cet exile amiénois plus sympathique.

**A ma promotion** : Dadoux merci pour tes plans surrrrrrs à 100%, Will merci d'avoir pu donner un petit éclat de folie à cet internat, Tordjman merci pour tous ces moments de fou rire je ne me remettrais jamais ton départ de RIA, Merci Lylia de venir colmater la brèche, Jean trop peu de gens savent que tu es aussi Gabonais d'origine, Déesse, Victor, Margaux et Andy.

**A tous mes autres co-internes** : Yass (le sang), KS, Jean, Loïc, Olivier, Constance, Xavier, Quentin, JB-P, JB-M, Justine, Mathieu, Charles V, Amine, Amélie, Antoine, Safyia et tous les autres mercis pour ces bons moments passés ensemble qui rendent chaque journée plus agréable.

**A tous mes chefs** : Jeff (my man), Charles (mon mentor), Simon (merci pour ta singularité), Wesley, Riyad (Ririiiii), Émilie, Floriane, Julie, Raph, Jerem, Nico, Cédric, Marianne, Parfait, Serge, Manuel, David, Pierrot, Fabien, Carla, Antoine qui ont chacun participé à ma formation d'une manière comme une autre

**A toute l'équipe de manip radio**, c'est un plaisir de venir travailler au quotidien en votre présence.

**A toi Ysaline**, merci pour ton soutien constant et tes encouragements. Ce travail n'aurait pu être mené à bien sans ton amour. Merci à toi de faire partie de ma vie et de m'accompagner au quotidien.
# Évaluation de nouvelles séquences IRM rapides reconstruites par Deep Learning appliquées pour l'imagerie de la prostate

**Objectif** : L'objectif de cette étude était d'évaluer un nouvel algorithme de reconstruction d'image développé par Deep Learning (DLR) sur IRM prostatique pour bilan ou suspicion de cancer prostatique.

**Matériel et méthodes** : Étude rétrospective monocentrique au CHU d'Amiens, approuvée par le comité d'éthique local. Tous les examens d'IRM prostatiques pour suspicion ou bilan de cancer prostatique ont été inclus. Chaque examen comportait des séquences du protocole standard d'une IRM prostatique auquel était ajouté des séquences dites « accélérées » avec DLR. La détectabilité des lésions a été établis par un consensus de deux radiologues experts. La qualité d'image a été évaluée de façon objective en plaçant un ROI sur les deux reconstructions standards et DLR pour mesurer le signal, le bruit et calculer le rapport signal sur bruit. La qualité subjective a été évaluée avec une échelle visuelle de Likert.

**Résultats** : Vingt-cinq patients ont été inclus à l'étude. L'âge moyen des patients était de 69+/- 6,6 ans. La détectabilité des lésions sur les séquences standards et DLR était équivalente aux séquences de référence (ICC=0,998;0,993). La qualité objective d'image était significativement meilleure sur les séquences DLR. Le bruit d'image était réduit avec une moyenne de 13,3 contre 18,1 sur les séquences DLR (p<0,001). Le rapport signal sur bruit des images était augmenté d'un facteur 1,3. Les médianes de Likert pour les séquences standards et pour les séquences standards et DLR étaient respectivement de 2,0 (IQR 1,0) et 3,0 (IQR 1,0). Le temps d'acquisition globale de notre protocole était réduit de 65% par rapport au protocole standard.

**Conclusion** : Les séquences rapides reconstruites par DLR ont permis une réduction du temps d'acquisition en conservant les performances diagnostiques et la qualité d'image.

**Mots-clés** : IRM ; Prostate ; Intelligence artificielle ; Amélioration d'image.
# Evaluation of new fast MRI sequences reconstructed by Deep Learning applied to prostate imaging

**Objective:** The aim of this study was to evaluate a new image reconstruction algorithm developed by Deep Learning (DLR) on prostate MRI for prostate cancer.

**Material and methods:** Monocentric retrospective study at Amiens University Hospital, approved by the local ethics committee. All prostate MRI for suspicion or assessment of prostate cancer were included. Each examination included sequences of the standard protocol of a prostate MRI with the addition of "accelerated" sequences with DLR. The detectability of the lesions was established by a consensus of two expert radiologists. Image quality was evaluated objectively by placing a ROI on both standard and DLR reconstructions to measure signal, noise and calculate the signal-to-noise ratio. Subjective quality was assessed with a visual Likert scale.

**Results:** Twenty-five prostate MRIs were included in the study. The mean age of the patients was 69+/-6.6 years. Lesion detectability on standard and DLR sequences was equivalent to reference sequences (ICC=0.998;0.993). Objective image quality was significantly better on DLR sequences. Image noise was reduced with a mean of 13.3 versus 18.1 on DLR sequences (p<0.001). The signal-to-noise ratio of the images was increased by a factor of 1.3. The median Likert scores for standard sequences and for standard and DLR sequences were 2.0 (IQR 1.0) and 3.0 (IQR 1.0), respectively. The overall acquisition time of our fast protocol was reduced by 65% compared to the standard protocol.

**Conclusion:** The fast sequences reconstructed by DLR allowed a reduction in acquisition time while maintaining diagnostic performance and image quality.

**Keywords :** MRI ; Prostate ; Artificial intelligence ; Image improvement.
# Table des matières

<table><tr><td>1</td><td>INTRODUCTION</td><td>13</td></tr><tr><td>1.1</td><td>GENERALITES</td><td>14</td></tr><tr><td>1.1.1</td><td>Anatomie prostatique</td><td>14</td></tr><tr><td>1.1.2</td><td>Description radio-anatomique de la prostate : Modèle de McNeal.</td><td>14</td></tr><tr><td>1.1.3</td><td>Physiopathologie du cancer de la prostate</td><td>17</td></tr><tr><td>1.1.4</td><td>Épidémiologie</td><td>17</td></tr><tr><td>1.1.5</td><td>Facteurs de risque</td><td>18</td></tr><tr><td>1.1.6</td><td>Présentation clinique</td><td>18</td></tr><tr><td>1.1.7</td><td>Examens complémentaires</td><td>18</td></tr><tr><td>1.2</td><td>L'IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE POUR LE CANCER DE LA PROSTATE</td><td>20</td></tr><tr><td>1.2.1</td><td>Principe de l'IRM</td><td>20</td></tr><tr><td>1.2.2</td><td>Diagnostic du cancer de la prostate par IRM multiparamétrique</td><td>20</td></tr><tr><td>1.3</td><td>TECHNIQUES DE RECONSTRUCTION D'IMAGES</td><td>27</td></tr><tr><td>1.3.1</td><td>Généralités</td><td>27</td></tr><tr><td>1.4</td><td>L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN IMAGERIE MEDICALE</td><td>31</td></tr><tr><td>2</td><td>MATERIELS ET METHODES</td><td>33</td></tr><tr><td>2.1</td><td>CARACTERISTIQUES DE L'ETUDE</td><td>33</td></tr><tr><td>2.1.1</td><td>Type d'étude</td><td>33</td></tr><tr><td>2.2</td><td>CRITERES D'ELIGIBILITE</td><td>33</td></tr><tr><td>2.2.1</td><td>Critères d'inclusion</td><td>33</td></tr><tr><td>2.2.2</td><td>Critères de non-inclusion</td><td>33</td></tr><tr><td>2.3</td><td>OBJECTIFS</td><td>34</td></tr><tr><td>2.3.1</td><td>Objectif principal</td><td>34</td></tr><tr><td>2.3.2</td><td>Objectifs secondaires</td><td>34</td></tr><tr><td>2.4</td><td>CRITERES DE JUGEMENT</td><td>34</td></tr><tr><td>2.4.1</td><td>Critère de jugement principal</td><td>34</td></tr><tr><td>2.4.2</td><td>Critères de jugement secondaires</td><td>34</td></tr><tr><td>2.5</td><td>ACQUISITION IRM</td><td>34</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>2.6 ANALYSE DES IMAGES</td>
      <td>36</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.6.1 Détection des lésions</td>
      <td>36</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.6.2 Mesure du volume prostatique</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.6.3 Mesures objective de la qualité d'image</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.6.4 Analyse subjective de la qualité d'image</td>
      <td>38</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.7 ANALYSE STATISTIQUE</td>
      <td>39</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>3 RESULTATS</b></td>
      <td><b>40</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1 CARACTERISTIQUES DES PATIENTS</td>
      <td>40</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.1 Détection des lésions prostatiques</td>
      <td>41</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.2 Évaluation du volume prostatique</td>
      <td>43</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.3 Évaluation objective de la qualité d'image</td>
      <td>43</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.4 Évaluation de la qualité subjective d'image</td>
      <td>44</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.5 Évaluation du temps d'acquisition</td>
      <td>45</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>4 DISCUSSION</b></td>
      <td><b>46</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1 DETECTABILITE DES LESIONS</td>
      <td>46</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2 QUALITE D'IMAGE</td>
      <td>47</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.3 TEMPS D'ACQUISITION</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.4 LIMITES</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.5 PERSPECTIVES</td>
      <td>49</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>5 CONCLUSION</b></td>
      <td><b>50</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>6 ANNEXES</b></td>
      <td><b>51</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1 LISTE DES TABLEAUX</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2 LISTE DES FIGURES</td>
      <td>52</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>7 REFERENCES</b></td>
      <td><b>54</b></td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
# 1 Introduction

Le cancer de la prostate est un enjeu majeur de santé public, il est à ce jour le cancer le plus fréquent chez l'homme en France [1]. Bien que le taux de mortalité soit en diminution sur les dernières années, de par la multiplication et la précocité des examens de dépistages, on ne dénombre pas moins de 8000 décès liés à ce cancer en 2018 [1,2]. Le diagnostic du cancer prostatique repose en partie sur l'IRM prostatique qui est, à ce jour, un examen de référence pour la détection et la caractérisation des lésions tumorales prostatiques. Il s'agit d'une imagerie dite multiparamétrique avec un protocole standard actuel reposant sur des séquences pondérées en T2, une séquence de diffusion et une séquence injectée dynamique [3] qui sont essentielles dans la classification PI-RADS [4,5]. Toutefois le diagnostic reste difficile, l'interprétation des multiples séquences nécessite une certaine expérience et il existe une forte variabilité inter-observateur, tant dans la détection des lésions que dans sa caractérisation, et de nombreux faux positifs en découlent [6]. Enfin, l'IRM reste difficile d'accès à cause d'un parc IRM limité et d'une durée d'examen dépassant trente minutes.

Depuis une dizaine d'années, des améliorations concernant la reconstruction d'image en IRM (imagerie parallèle, compress sensing ou imagerie de diffusion synthétique) ont été implémentées en routine clinique pour diminuer le bruit, accélérer les acquisitions et supprimer des artéfacts inhérents à l'acquisition [7,8]. Et, très récemment, le développement de l'intelligence artificielle, a permis l'élaboration de nouveaux algorithmes de reconstruction d'images IRM par Deep Learning [9-11].

En post-acquisition, cet algorithme réduit le bruit et les artéfacts de l'image acquise, permettant d'améliorer la qualité d'image. Ainsi, en réduisant les temps d'acquisitions pour obtenir des séquences dites « accélérées », on parvient à conserver une qualité d'image similaire aux séquences standards [12-15].

Le but de cette étude était donc d'évaluer la concordance entre les séquences dites standards et les séquences accélérées par Deep Learning pour la détection et la caractérisation des lésions prostatiques suspectes de cancer.
# 1.1 Généralités

## 1.1.1 Anatomie prostatique

La prostate est une glande qui fait partie de l'appareil reproducteur et urinaire masculin. Elle a une forme de cône inversé. Elle est située sous la vessie, en avant du rectum et en arrière du pubis (cf. figure 1). La prostate est enveloppée d'une mince couche appelée capsule qui la sépare des autres organes du pelvis. Elle est formée de 2 lobes, droit et gauche. La partie supérieure est appelée base. C'est sur celle-ci que repose la partie inférieure de la vessie, le col. La partie inférieure, plus étroite, est appelée apex. Bien que sa taille soit variable d'un homme à l'autre en général la prostate mesure environ 30 millimètres de hauteur, 40 millimètres de largeur et 30 millimètres d'épaisseur avec un volume estimé à 20cm3.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 1.** Anatomie de la prostate, source Institut national du cancer.</figcaption></figure>

## 1.1.2 Description radio-anatomique de la prostate : Modèle de McNeal.

Le modèle anatomique actuellement accepté est celui proposé par McNeal qui est utilisé dans la sectorisation du PI-RADS [16]. Il permet ainsi de diviser la prostate en quatre zones agencées autour de l'urètre prostatique et des canaux éjaculateurs :
### 1.1.2.1 La zone centrale

Il s'agit de la zone postéro-basale formant une masse conique médiane et postérieure dont la base correspond à la totalité de la base prostatique. Elle représente 20-25% de la masse prostatique [17]. Très postérieure c'est elle qui entoure les canaux éjaculateurs.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 2.** Zone centrale. IRM en coupe coronales T2 montrant la zone centrale de la prostate. Elle apparaît en hypo signal T2 postérieure visualisée sous la forme d'un V, source CHU AMIENS.</figcaption></figure>

### 1.1.2.2 La zone transitionnelle

Zone antéro-médiane, constituée de deux lobes situés de part et d'autre de l'urètre prostatique. Elle représente 5-10% de la masse prostatique. C'est la zone qui augmente avec l'âge [17]. Jusqu'à l'âge de 40 ans elle ne représente que 5 % de la prostate, mais avec le vieillissement elle grossit pour devenir la partie la plus importante de la prostate. Siège de l'adénome prostatique.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 3.** Zone de transition. IRM en coupe axiale pondérée en montrant la zone de transition, elle apparaît hétérogène, multi-nodulaire. Source CHU AMIENS.</figcaption></figure>
#### 1.1.2.3 La zone périphérique

Zone postéro-latérale et inférieure (l'apex est entièrement formé de la zone périphérique). Elle représente 70% du volume prostatique [17]. C'est la zone majeure de la prostate. Il s'agit de la région la plus proche du rectum, et donc celle palpable lors d'un toucher rectal. Siège le plus fréquent des cancers.

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

**Figure 4.** Zone périphérique. IRM en coupe axiale (A) et sagittale (B) pondérée T2. Zone qui apparaît en Hyper signal T2 homogène avec des cornes antérieures de part et d'autre, elle vient enrober la zone de transition. Source CHU AMIENS.

#### 1.1.2.4 Le stroma fibro-musculaire antérieur

Localisé en avant de la zone de transition constituée de muscles lisses et de quelques glandes prostatiques.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

**Figure 5.** Stroma fibro-musculaire : IRM en coupe axiale pondérée en T2. Signal équivalent aux muscles obturateurs donc franc hypo signal T2. Source CHU AMIENS.
### 1.1.3 Physiopathologie du cancer de la prostate

Le cancer de la prostate est un cancer hétérogène sur le plan moléculaire de sa carcinogénèse et du fait de l'absence de dominance d'un gène particulier [18,19]. Comme la plupart des cancers, il se développe aux dépends de l'épithélium prostatique. L'adénocarcinome est le type histologique majoritaire il représente 90 à 95% des types histologiques malins de la prostate. Il existe certaine variante à cet adénocarcinome, l'adénocarcinome ductal (0,8%) et le carcinome colloïde. Dans 5% des cas on retrouve des types histologiques rares (carcinome neuroendocrine, carcinome à cellules spumeuses, carcinome mucineux, carcinome basaloïd) qui sont des types histologiques se retrouvant plus souvent chez les sujets de moins de 30 ans.

### 1.1.4 Épidémiologie

Le cancer de la prostate représente un réel enjeu de santé public. Il s'agit du deuxième cancer le plus répandu chez l'homme dans le monde derrière le cancer du poumon [1].

En France, le cancer de la prostate se situe au 1er rang des cancers chez l'homme, nettement devant les cancers du poumon et du côlon-rectum.

En 2018, l'Institut National du Cancer l'évaluait à 50 400 nouveaux cas avec une prévalence estimé à 643 156 personnes et un âge médian au diagnostic de 68 ans [1,20]. Bien que l'incidence soit en perpétuelle augmentation sur les dernières années, depuis une dizaine d'années le nombres de décès est en baisse de 3,7%, soit 9060 décès en 2020 [21].

Le cancer de la prostate reste un cancer dit de « bon pronostic » avec un taux de survie à 5 ans à plus de 90 % [1]. Cela s'explique d'une part, par l'amélioration des traitements notamment pour les cancers évolués, et d'autre part par la pratique de plus en plus courante de tests de détection qui permettent le diagnostic plus précoce dans un intervalle où le cancer est encore localisé [22].

L'AFU (association française d'urologie) recommande à ce jour, une détection précoce et individualisée du cancer de la prostate avec une information éclairée sur les modalités. La détection est fondée sur le toucher rectal (TR) et le dosage du PSA total chez les hommes sans poly-pathologie à partir de 50 ans [23].
### 1.1.5 Facteurs de risque

Il existe de nombreux facteurs de risque au cancer de la prostate. Il est constaté que le cancer de la prostate touche essentiellement les hommes de plus de 70 ans et s'avère exceptionnel avant 40 ans. Le facteur ethnique constitue également un contingent à risque avec notamment une incidence de ce cancer et une mortalité dans la population afro-caribéenne deux fois plus élevées qu'en France métropolitaine (respectivement 173/100 000 pour l'incidence et 23/100 000 pour la mortalité). Dans cette population le facteur socio-économique et l'exposition à la choldéquone ne peut être exclus cependant [24]. Bien que des études récentes ont suggéré que la susceptibilité génétique pourrait être un facteur potentiel de risque de cancer de la prostate chez les hommes d'origine africaine [25]. La présence d'un membre de la famille affecté multiplie par deux le risque de souffrir d'un cancer de la prostate [26].

### 1.1.6 Présentation clinique

Le cancer de la prostate est diagnostiqué la plupart du temps lorsque les patients sont asymptomatiques dans le cadre d'une démarche de dépistage individuel précoce. Le cancer se manifestera dans la plupart des cas, au toucher rectal, par un nodule dur (« pierreux »), irrégulier, non douloureux [27]. Mais dans 50% des cas les tumeurs détectées lors du toucher rectal sont déjà localement avancées [28]. De plus, seule la zone périphérique est accessible au toucher rectal ce qui implique environ 20% de cancers non détectable par le toucher rectal.

### 1.1.7 Examens complémentaires

#### 1.1.7.1 Examen biologique

##### 1.1.7.1.1 PSA Sérique

La prostate sécrète une protéine qui peut être dosée dans le sang : c'est l'antigène prostatique spécifique ou PSA. Ce taux peut être augmenté par de nombreux facteurs (cancer, inflammation, adénome de prostate, éjaculation, manipulation de la prostate). Dans le cadre du cancer de prostate, le seuil devant amené à d'autres explorations a été fixé à 4 ng/mL.
1.1.7.1.2 Densité du PSA

Pour affiner l'utilisation du taux de PSA, il est possible de le rapporter au volume de la prostate qui aura tendance à augmenter de façon linéaire avec le taux. Une densité du PSA > à 0,10 ng/mL/cc est donc en faveur d'une origine cancéreuse.

1.1.7.2 Examens d'imagerie

1.1.7.2.1 Échographie de la prostate

Le principal intérêt de l'échographie est de mesurer le volume prostatique pour calculer
la densité de PSA. De plus, les biopsies prostatiques sont toujours écho-guidées.

1.1.7.2.2 IRM prostatique

L'IRM s'est imposée comme une technique prometteuse pour le cancer de la prostate. Il s'agit d'une IRM multiparamétrique qui utilise une association de trois séquences (T2W, ADC et DCE). Elle permet de visualiser précisément, grâce à un excellent contraste tissulaire, la glande et la structure des tissus. A ce jour, elle n'est recommandée que dans l'hypothèse d'une seconde série de biopsies prostatiques lorsque la première est négative. Mais dorénavant de nombreux centres réalisent l'IRM prostatique en première intention devant une augmentation du PSA. La principale problématique reste l'accessibilité de l'examen, et sa variabilité inter-observateur.

1.1.7.2.3 Biopsie prostatique

Il s'agit à ce jour du Gold Standard en termes de diagnostic. Elles sont réalisées le plus souvent sous anesthésie locale par voie endorectale de façon écho guidée. Le nombre moyen de carottes biopsiques est de 12, reparties dans la prostate. Certaines biopsies « ciblées » peuvent être réalisées après une IRM retrouvant une lésion suspecte.

Le résultat des biopsies va permettre d'établir le score de Gleason permettant de caractériser le degré de différenciation de la tumeur.
## 1.2 L'imagerie par résonance magnétique pour le cancer de la prostate

### 1.2.1 Principe de l'IRM

Le principe de l'IRM repose sur l'étude de la résonance magnétique nucléaire des noyaux d'hydrogènes. Elle permet l'analyse de la réponse des protons placés dans un champ magnétique externe à l'application d'une onde de radiofréquence électromagnétique. En plaçant le patient à l'intérieur de l'IRM où règne un champ magnétique qui est généralement compris entre 1,5 et 3 Teslas, dans le cadre de l'imagerie médicale. Les spins s'orientent soit dans l'axe du champ, dans le sens "parallèle", soit dans le sens "antiparallèle". Les spins auront un mouvement de rotation autour de B0 caractérisant le mouvement de précession. Le système est en équilibre et la production d'images nécessite la survenue d'un élément exciteur. Les protons sont donc ensuite excités par une onde de radiofréquence « RF » c'est le phénomène de résonnance. Dès l'arrêt de l'excitation de l'onde RF le système va restituer l'énergie absorbée pour retourner à l'état d'équilibre de départ qui constitue la phase de relaxation. Cette énergie restituée constitue le signal enregistré en IRM[29].

### 1.2.2 Diagnostic du cancer de la prostate par IRM multiparamétrique

L'IRM prostatique a permis depuis une dizaine d'année de changer la prise en charge du cancer de la prostate. La valeur prédictive négative de l'IRM est proche de 95% ce qui en fait un excellent outil de détection. Il est devenu un examen incontournable à la prise en charge des patients.

En 2012, l'European Society of Urogenital Radiology (ESUR) a donc édité des recommandations pour l'utilisation et l'interprétation de l'IRM prostatique. Elle a développé le score *Prostate imaging-reporting and data system (PI-RADS)*. Les dernières modalités de réalisation et d'interprétation de l'IRM ont été publiées en 2019 sous forme d'une mise à jour du score PI-RADS version 2.1 [30].

#### 1.2.2.1 Protocole IRM

Le protocole standard d'une IRM prostatique est dit « multiparamétrique ». Il comporte des séquences statiques et dynamiques. Il doit comporter une séquence pondérée en T2, une
imagerie de diffusion avec une cartographie du Coefficient Apparent de Diffusion (ADC) et enfin une imagerie dynamique après injection est réalisée. Ces trois séquences combinées permettent d'optimiser la détection des lésions cancéreuses à IRM [3]. L'injection intraveineuse d'antispasmodiques, tel que le glucagon, permettrait de réduire les artefacts dus au péristaltisme digestif. Une antenne endorectale n'est plus recommandée.

### 1.2.2.2 La séquence T2

La séquence pondérée T2 doit comporter une acquisition axiale et au moins une acquisition orthogonale (sagittal et/ou coronal). Pour les coupes axiales, il est recommandé une épaisseur de coupe de 3 mm sans gap, un champ de vue de 120-200 mm et une résolution dans le plan d'au moins 0,7 mm (phase) 0,4 mm (fréquence). Un T2 long se traduit par un signal élevé (blanc) et un T2 court par un signal faible (gris). Par conséquent, dans la zone périphérique de la prostate, les espaces glandulaires prostatiques, riches en liquide, ont un T2 long et apparaissent donc en hyper signal T2. Les cancers sont plus cellulaires et auront donc un T2 plus court, ils apparaissent en hyposignal T2.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 7.** IRM en coupe axiales pondérées T2 montrant des lésions prostatiques apparaissant hyposignal T2. A. Hyposignal, circonscrit $\geq 1,5$cm sans la zone périphérique. B. Hyposignal lenticulaire mal circonscrit $<1.5$cm de diamètre.</figcaption></figure>

#### 1.2.2.2.1 La séquence Diffusion

La séquence de diffusion est basée sur les mouvements browniens des molécules d'eau. Au sein d'une tumeur à forte composante solide (densité glandulaire élevée), les mouvements d'eau sont restreints. L'acquisition doit se faire à une épaisseur de coupe $\leq 4$ mm et un champ de vue (FOV) entre 16cm et 22 cm. Alors que la version PIRADS 2.0 recommande l'acquisition de valeurs de b minimum comprises entre 50 et 100 s/mm2 pour éviter l'effet de
pseudo perfusion [31], la version 2.1 autorise l'acquisition de b minimum à 0 s/mm2. Pour éviter l'effet « kurtosis » une acquisition à b1000 doit être la valeur maximum pour le calcul de l'ADC [32]. Tandis qu'une valeur de b plus élevée permet de réduire l'effet T2 et d'augmenter le contraste, ainsi la version 2.1 recommande une valeur de b>1400 s/mm² [33].

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 8.** A : IRM en coupe axial diffusion B800 lésion de la zone périphérique apparaissant modérément hyper intense. B : IRM en coupe axial diffusion B 2000 lésion de la zone périphérique apparaissant fortement hyper intense. C : Cartographie ADC avec forte restriction de la lésion.</figcaption></figure>

La séquence de perfusion T1 EG (écho de gradient) rapide (dynamic contrast enhanced [DCE]), est réalisé après injection intraveineuse de 0,1mmol/kg de produit de contraste gadolinié, en 2D ou 3D (de préférence 3D), avec des acquisitions d'une résolution temporelle < 15 secondes chacune. Le PIRAD 2.1 recommande l'acquisition de séquences 3D T1 qui ont une meilleure résolution spatiale comparativement aux acquisitions en 2D. Pour simplifier l'évaluation de cette séquence une interprétation visuelle qualitative est suffisante.
<figure><img src="image_10.png" /></figure>

**Figure 9.** IRM en coupe axiale DCE montrant le rehaussement progressif de la lésion en zone périphérique au cours du temps. A. Séquence sans injection. B. Rehaussement précoce et intense de la lésion de la lésion périphérique. C. Rehaussement intense de la lésion avec rehaussement progressif de l'ensemble du tissu glandulaire.

Le score PIRADS est un score d'interprétation qui permet de classifier les lésions prostatiques suspectes de malignité [34]. Il s'agit d'une échelle d'évaluation de la probabilité qu'un cancer de la prostate soit cliniquement significatif, selon l'un des critères suivants : un score de Gleason supérieur ou égal à 7, un volume tumoral supérieur à 0,5 mL et/ou une extension extra prostatique [35].

La pertinence de ce score dépend en partie de l'expérience du radiologue, ainsi il est nécessaire d'avoir des critères robustes d'interprétation afin d'affiner ce score et de réduire la variabilité inter-observateur. Les différentes mis à jour de ce score ont pour but d'avoir la meilleure reproductibilité inter-observateur. Une récente étude de Park et al. mettait en évidence les bonnes performance diagnostique de la version 2.1 du PIRADS avec une sensibilité de 87% et une spécificité de 74% [36].

Ainsi, l'interprétation d'une IRM prostatique se fait de la manière suivante :

Pour la zone périphérique : Le niveau PIRADS des lésions localisées en zone périphérique dépendra essentiellement de leurs caractéristiques en diffusion. Pour les lésions PIRADS 3 on s'aidera de la séquence dynamique pour reclasser éventuellement les lésions en PIRADS 4 s'il existe un rehaussement suspect. Le Tableau 1 résume les caractéristiques des lésions sur la séquence de diffusion en zone périphérique.
<table><caption>**Tableau 1.** Résumé des caractéristiques des lésions localisée en zone périphérique.</caption><thead><tr><td>Score</td><td>Description en imagerie</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Cartographie Diffusion et ADC normales</td></tr><tr><td>2</td><td>Hypointensité sur la cartographie ADC ou hyperintensité sur la DWI de forme linéaire ou en coin</td></tr><tr><td>3</td><td>Hypointensité focale sur l'ADC et /ou hyperintensité en DWI à b élevé. Les anomalies de signal peuvent être intenses sur la cartographie ADC ou la séquence DWI mais pas sur les 2.</td></tr><tr><td>4</td><td>Hyposignal marqué ADC et hypersignal marqué Diffusion, &lt; 1.5 cm de plus grand diamètre</td></tr><tr><td>5</td><td>Hyposignal marqué ADC et hypersignal marqué Diffusion, ≥ 1.5 cm de plus grand diamètre ou extension extra prostatique</td></tr></tbody></table>

Pour la zone de transition : Le niveau PIRADS des lésions localisées en zone de transition dépendra essentiellement de leurs caractéristiques en T2. Pour les lésions PIRADS 3 de la zone de transition, la séquence de diffusion permet de reclasser les lésions en PIRADS 3 ou en PIRADS 4 en cas de diffusion très marquée. Le tableau 2 résume les caractéristiques des lésions sur la séquence T2 en zone de transition.
<table><caption>**Tableau 2.** Résumé des caractéristiques des lésions localisées en zone de transition.</caption><thead><tr><td>Score</td><td>Description en imagerie</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Signal homogène ou nodule rond bien encapsulé (« nodule typique »)</td></tr><tr><td>2</td><td>Nodule majoritairement encapsulé ou nodule bien limité non encapsulé (« nodule atypique ») ou zone discrètement hypointense homogène entre des nodules</td></tr><tr><td>3</td><td>Hétérogénéité de signal à limites indistinctes et ni 2, ni 4, ni 5</td></tr><tr><td>4</td><td>Hyposignal modéré, lenticulaire ou mal circonscrit, &lt; 1,5 cm de diamètre</td></tr><tr><td>5</td><td>Idem 4 mais ≥ 1,5 cm de diamètre ou extension extra-prostatique</td></tr></tbody></table>

L'utilisation de la spectroscopie n'est pas pratiquée à ce jour pour la classification PIRADS. Cependant une récente étude à démontre qu'un couplage de l'IRM avec une analyse spectroscopique de lésion pourrait augmenter la détection de lésion agressive occulte et d'aider à la discrimination des lésions à risque intermédiaire [37].

### 1.2.2.3.2 Cartographie de la glande prostatique.

Pour la localisation des lésions suspectes en IRM prostatique, il est utilisé une cartographie spécifique qui est dérivée du schéma publié par Villers et al. en 2009. Dans la version initiale, la prostate était divisée en 27 secteurs [38], tandis que dans la dernière version elle est divisée en 41 secteurs. Cette segmentation prostatique a pour but de faciliter le dialogue avec les chirurgiens urologues et les anatomo-pathologistes pour mieux guider les biopsies prostatiques ciblées.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 10.** Schéma de la prostate en 41 secteurs pour l'interprétation standardisée de l'IRM et la réalisation des biopsies ciblées.</figcaption></figure>
### 1.3.1 Généralités

En IRM, il est depuis longtemps recherché des méthodes pour diminuer les temps d'acquisitions, que ce soit dans le cadre d'une pratique quotidienne, que pour le confort du patient. Mais ce gain de temps ne peut se faire sans compromis.

La qualité d'image est régie par deux paramètres :

- La résolution spatiale dépend de la taille des voxels. Elle correspond au plus petit détail qui pourra être détecté sur l'image. Ainsi plus les voxels de signal enregistré seront petits et plus la résolution spatiale sera élevée. Le volume du voxel est défini par la matrice utilisée, les champs de vue et l'épaisseur de coupe choisie. La matrice correspond quant à elle au nombre de pixels contenus dans chacune des dimensions.

- Le RSB est quant à lui dépendant du signal. C'est-à-dire qu'il dépend de l'antenne et du nombre d'excitation émises. Le bruit est un phénomène aléatoire parasitant l'image, trouvant son origine dans ce qu'on peut appeler un « manque d'informations » pour le système. En augmentant le nombre d'excitations le signal augmente de façon proportionnelle au nombre de mesures, alors que le bruit n'augmente que proportionnellement à la racine carrée du nombre de mesures.

En IRM « standard » l'accélération simple d'une séquence se fait soit en diminuant la matrice, donc la résolution spatiale, soit en diminuant le nombre d'excitations (NEX), donc le RSB. Ce qui a pour conséquence de diminuer drastiquement la qualité de l'image, et donc son interprétation en IRM. Ainsi, tout l'enjeu des méthodes de reconstruction pré- ou post-acquisition en IRM est de parvenir à ce gain de temps tout en conservant une qualité d'image optimale. Les rapports étroits entre résolution spatial, RSB et temps d'acquisition. La modification de l'un de ces paramètres modifiera automatiquement les deux autres.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 11.** Rapports entre résolution spatial, RSB et temps d'acquisition.</figcaption></figure>

En IRM le signal brut est envoyé dans une matrice appelée l'espace K. Les données de l'espace K (plan de Fourier) seront ensuite reconstruites pour obtenir une image 2D grâce à une transformée de Fourier 2D inverse. De ce fait les différentes techniques de reconstruction développées sont basées sur l'espace K. Le plan de Fourier obtenu, ou espace K, contient les données brutes échantillonnées, codées en phase et en fréquence, stockées en rangs de colonnes et de lignes.

### 1.3.1.1 Imagerie parallèle

Le principe de l'imagerie parallèle repose sur l'utilisation d'antennes de surface. Ces antennes possèdent un plus petit champ de vue (FOV). Elles peuvent être utilisées soit pour améliorer le rapport signal/bruit soit pour diminuer la vitesse d'acquisition d'une séquence. Pour accélérer l'acquisition on procèdera à un sous échantillonnage dans la direction du gradient du codage de phase. On diminue donc le nombre de ligne enregistrées dans l'espace K. Chaque antenne capte une partie de l'objet et renvoie une image avec un repliement, c'est-à-dire avec des superpositions dépendantes de la position dans l'axe de codage de phase [8]. La calibration est donc essentielle car elle est à la base de la reconstruction de l'image finale. En raison de leurs différences de profils de sensibilités, les images des différents éléments ne présentent pas les mêmes artéfacts de repliement. On peut calculer l'image « dépliée » en
déduisant la valeur des pixels à partir des différentes images intermédiaires de chaque élément.
La mesure des profils de sensibilité des éléments de l'antenne en réseau phasé peut se faire par
deux approches [7,8]. :

- Soit par une acquisition séparée avant la séquence d'imagerie (SENSE) sous la forme
d'une acquisition 3D basse résolution de l'ensemble du champ de vue.

- Soit par auto-calibration au cours de l'acquisition. Les méthodes reconstruisant le plan de Fourier de l'image à partir des signaux fréquentiels de chaque antenne (reconstruction dans le domaine fréquentiel, avant la transformée de Fourier) : GRAPPA (GeneRalized Auto-calibrating Partially Parallel Acquisition).

Cependant, l'imagerie parallèle a généralement un prix. On pourra difficilement atteindre un facteur d'accélération > 2 sans dégrader de manière significative le rapport signal/bruit de par : la diminution du nombre de ligne de l'espace K, du facteur géométrique liée à la position et l'orientation de l'antenne avec pour conséquence un rapport signal/bruit hétérogène au sein de la coupe. Enfin, un risque d'artéfact de repliement est également fréquemment observé.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 12.** Reconstruction par imagerie parallèle. Accélération du temps d'acquisition avec apparition de l'artéfact de repliement plus important plus on diminue le champ de vue de l'image. Source FMH radiology.</figcaption></figure>
1.3.1.2 Compressed sensing (CS)

Le principe du compress sensing en IRM repose également sur le principe de sous-
échantillonnage de l'espace K. Il a pour but de reconstruire des images à partir d'un nombre
significativement plus faible de mesures. Il en résulte une image avec moins de données qui
sont enregistrées. La première étape à l'acquisition d'une image par compress sensing est le
caractère parcimonieux de l'image cible. Une image est dite parcimonieuse quand elle est
caractérisée par un petit nombre de coefficients par rapport au nombre total de voxels. La
deuxième étape pour une acquisition par CS est l'incohérence. Cela signifie que les artefacts
génères par le sous-échantillonnage sont incohérents et se comporte comme du bruit surajouté
dans l'image. Ce critère exclut donc le sous-échantillonnage équidistant habituellement utilisé
en imagerie parallèle, car les artefacts qui en résultent sont cohérents. Il faut avoir un sous-
échantillonnage randomisé de l'espace K, en sautant de manière aléatoire certaines étapes
d'encodage de phase, ce qui génère des artefacts incohérents. Enfin, la reconstruction de
compress sensing doit supprimer les artefacts incohérents et maximiser la consistance des
données par rapport aux données sous-échantillonnées disponibles. Pour cela, une
reconstruction itérative est mise en place. L'inconvénient de cette technique sera une image un
peu trop « lissé » [11].

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 13.** A : Image sans compress sensing. B : Image sous échantillonnée sans reconstruction par compress sensing qui apparaît très artéfacté. C : Image sous échantillonnée avec reconstruction par compress sensing qui apparaît plus « lisse » que l'image originale. Source FMH Radiology</figcaption></figure>
## 1.4 L'intelligence artificielle en imagerie médicale

De nombreux travaux actuels tendent à utiliser les réseaux de neurones « convolutifs » dans le but de concevoir des systèmes de prédiction et d'aide au diagnostic. Le « Deep Learning » est un sous-groupe du Machine Learning qui s'inspire du fonctionnement du cerveau humain avec unréseaux de neurones artificiels. Ces neurones fonctionnent en combinant des millions d'exemples de données d'apprentissage [39].

Le Deep Learning Reconstruction est un logiciel de reconstruction d'images intégré dans l'IRM. Il utilise la combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique sur plusieurs couches de traitements dans lequel les réseaux de neurones profonds s'adaptent et apprennent sur la base de vastes quantités de données entrainées au préalable. Comme pour les techniques classiques de reconstructions d'image, le gain en termes de rapidité d'acquisition se fera à partir de données collectées selon des schémas d'acquisition compressés. À la différence des techniques de reconstructions traditionnelles, le Deep Learning, permet de recouvrer des images d'une qualité similaire à celles obtenues avec une acquisition complète et surtout d'accélérer significativement le temps d'acquisition d'un facteur pouvant aller jusqu'à 4, tout en conservant une qualité d'image équivalente aux séquences classiques.

Pour effectuer cet entraînement, un ensemble de données haute résolution avec un RSB considéré comme idéal a été défini en image de référence à atteindre par le réseau de neurones. Ces images sont ensuite mélangées avec du bruit. Ces données sont traitées par le réseau neuronal, qui a été construit de manière à reconnaitre automatiquement le niveau de bruit et à proposer une solution de débruitage avec pour objectif d'obtenir une image similaire à l'image initiale. Les images débruitées grâce au système sont donc comparées aux images initiales. Si elles sont trop différentes, un calibrage de l'algorithme est effectué, le réseau apprenait ainsi et le processus de débruitage était répété. A la fin du processus l'image « parfaite » et l'image débruité devait être similaire [40].
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Figure 14.** Principe du Deep Learning</figcaption></figure>

Le réseau de neurones profonds est auto-entraîné pour s'enrichir et devenir plus performant à chaque nouvelle tâche. Le modèle de réseau neuronal est appliqué pour éliminer le bruit et les artefacts de Gibbs avant la formation de l'image finale. Ainsi il est possible d'obtenir des images de qualité similaire avec des temps d'acquisition plus court soit en diminuant le nombre de Nex, car la perte de RSB sera compensée par l'algorithme de reconstruction, soit en diminuant la matrice d'acquisition et la perte de résolution spatiale sera compensée par l'algorithme qui va « doubler » la matrice dans le plan de fourrier et retrouver une taille de voxel cohérente.
# 2 Matériels et Méthodes

## 2.1 Caractéristiques de l'étude

### 2.1.1 Type d'étude

Il s'agit d'une étude rétrospective, déclarée à la Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés (CNIL), monocentrique à partir d'examens réalisés dans le service de radiologie du CHU d'Amiens du 28 février 2022 au 01 juin 2022.

## 2.2 Critères d'éligibilité

### 2.2.1 Critères d'inclusion

Tous les patients de plus de 18 ans pour lesquels une IRM prostatique a été prescrite dans le cadre de la prise en charge, sur l'IRM 3T Signa du service de radiologie du CHU d'Amiens.

### 2.2.2 Critères de non-inclusion

- Les patients présentant une obésité majeure (> 140 kg) ne permettant pas au patient de pouvoir entrer dans le tunnel de la machine dont le diamètre est inférieur à 70cm

- Les antécédents de chirurgie cardiaque complexe

- Les antécédents de prostatectomie ou d'irradiation de la prostate

- Les patients mineurs

- Les personnes sous tutelle ou curatelle ou privées de libertés

- Toute contre-indication à l'IRM
## 2.3 Objectifs

### 2.3.1 Objectif principal

L'objectif principal est d'évaluer la concordance entre les séquences standards et séquences rapides T2 DLR et Diffusion DLR pour la détection et caractérisation des lésions prostatiques.

### 2.3.2 Objectifs secondaires

- Évaluer la qualité des séquences optimisées par rapport aux séquences standards

- Évaluer le gain de temps total d'acquisition possible avec la seule utilisation de ces séquences optimisées

## 2.4 Critères de jugement

### 2.4.1 Critère de jugement principal

Le critère de jugement principal est d'évaluer la concordance entre les séquences standards et de nouvelles séquences rapides T2 DLR et diffusion DLR pour la détection des lésions prostatiques suspectes selon la classification PIRADS.

### 2.4.2 Critères de jugement secondaires

- La qualité d'image : De façon objective avec la mesure du signal, du bruit et le calcul du rapport signal sur bruit. De façon subjective par une échelle de Likert de 1 à 4.

- La durée d'acquisition : Elle a été évaluée en comparant le temps d'acquisition pour chacune des séquences ainsi que le temps d'examen IRM global en utilisant soit les séquences standards, soit les séquences accélérées.

## 2.5 Acquisition IRM

Toutes les acquisitions ont été réalisées sur une IRM 3T (IRM 3T Signa, GE Healthcare, Milwaukee, Wis). Les patients étaient placés sur le dos, les bras au-dessus de la tête. Aucune antenne endorectale n'a été utilisée, aucune préparation spécifique n'a été réalisée. Tous les
patients ont été soumis au protocole d'IRM appliqué en routine, qui consiste en une imagerie T2w avec une acquisition dans deux plans de l'espace axial et sagittal, une séquence DWI utilisant deux valeurs b acquises différentes (50 s/mm², 500 s/mm²) et une valeur de b calculé à 2000s/mm², et une reconstruction des cartes ADC. La séquence T2DLR a été acquise dans le plan axial et sagittal directement après la séquence T2 standard puis acquisition de la séquence diffusion DLR. Après injection d'un produit de contraste adapté au poids corporel (0,1 mmol/kg) avec un débit de 1,5 ml/s suivi d'un rinçage au sérum physiologique de 20 ml à l'aide d'un injecteur de puissance, on a obtenu une séquence DCE avec 30 phases de rehaussement. Les paramètres d'acquisitions d'imagerie sont présentés dans le Tableau 3. et le Tableau 4.

<table><caption>**Tableau 3.** Protocole d'acquisition des IRM sur la séquence T2.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Axial</th><th colspan="2">Sagittal</th></tr><tr><th>T2S</th><th>T2 DLR</th><th>T2S</th><th>T2 DLR</th></tr></thead><tbody><tr><td>TR (ms)</td><td>6000/7000</td><td>6000/7000</td><td>6000/7000</td><td>6000/7000</td></tr><tr><td>TE (ms)</td><td>101</td><td>101</td><td>137</td><td>137</td></tr><tr><td>Épaisseur de coupe (mm)</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>NEX</td><td>3.5</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td>Field of View (FOV)</td><td>20x20</td><td>20x20</td><td>20x20</td><td>20x20</td></tr><tr><td>Matrice d'acquisition</td><td>292x292</td><td>292x292</td><td>280x256</td><td>280x256</td></tr></tbody></table>
<table><caption>**Tableau 4.** Protocole d'acquisition sur la séquence de diffusion.</caption><thead><tr><th></th><th>DWI Std</th><th>DWI DLR</th></tr></thead><tbody><tr><td>TR (ms)</td><td>4500</td><td>4500</td></tr><tr><td>TE (ms)</td><td>48</td><td>48</td></tr><tr><td>Épaisseur de coupe</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>NEX</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td>Field of View (FOV)</td><td>20x10</td><td>20X10</td></tr></tbody></table>

## 2.6 Analyse des images

Les images ont été analysées grâce au logiciel de post-traitement AWServer 3.2 (GE Healthcare, Milwaukee, Wis). Aucun filtre d'affichage n'a été utilisé pour l'analyse des images. Les différentes mesures de bruit et de volume prostatique ont été réalisées par un seul opérateur. La qualité subjective de l'image et la détection des lésions prostatique a été réalisé par un seul radiologue avec 7 ans d'expérience. Enfin, le référentiel pour la détection des lésions prostatiques a été réalisées par un radiologue spécialisé en imagerie génito-urinaire au CHU d'Amiens avec 20 ans d'expérience.

L'ensemble des acquisitions a été randomisé et anonymisé.

### 2.6.1 Détection des lésions

Les performances diagnostiques des reconstructions ont été évaluées grâce à la capacité des radiologues à détecter et à classer les lésions prostatiques. Pour cela, deux groupes de radiologues ont été constitués, d'un côté un radiologue spécialisé en imagerie génito-urinaire avec 7 ans d'expérience et de l'autre un radiologue spécialisé en imagerie génito-urinaire avec 20 ans d'expérience. Le radiologue avec 7 ans d'expérience a repéré, localisé et classé les lésions prostatiques dans les 2 reconstructions en aveugle et de façon indépendante. Ensuite, le radiologue avec 20 ans d'expérience a également repéré et classé les lésions prostatiques mais en ayant accès à l'ensemble des acquisitions afin de déterminer un référentiel.
Les résultats obtenus par le radiologue avec 7 ans d'expérience ont ensuite été comparé au référentiel pour évaluer les performances diagnostiques des reconstructions.

### 2.6.2 Mesure du volume prostatique

Ces mesures ont été réalisées à l'aide des séquences axiales et sagittales pour chacune des séquences Standard et séquences DLR. Les diamètres maximaux antéropostérieur et longitudinal sont à évaluer au milieu de la prostate sur la séquence sagittale pondérée T2, tandis que le diamètre maximal transverse est à mesurer sur la séquence axiale.

$$ \text{Volume prostatique} = \text{Longueur} \times \text{Largeur} \times \text{Hauteur} \times 0,52 $$

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 15. Mesure du volume prostatique.</figcaption></figure>

### 2.6.3 Mesures objective de la qualité d'image

Ces mesures ont été réalisées à l'aide de ROI (Region Of Interest) d'une surface d'environ 2 cm². Les ROIs ont été placé dans la région la plus homogène du muscle obturateur droit et dans l'air à environ 1cm de la paroi antérieure de l'abdomen. Les ROIs ont été ensuite copié et collé sur les reconstructions avec Deep Learning. Les valeurs du signal moyen et la déviation standard, correspondant au bruit dans l'image, ont été mesuré pour chaque examen. Les rapports signal-sur-bruit (RSB) ont été calculé à l'aide de la formule suivante [41] :

$$ RSB = \frac{0,655 * \text{SignalMoyen}_{\text{Axt2}}}{\text{SDair}} $$
S est le signal moyen dans la ROI et SDair le bruit dans l'air.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Figure 15.** Positionnement des rois. A. Roi positionné dans le muscle obturateur interne droit sur la séquence standard. B. Roi positionné dans le muscle obturateur interne droit sur la séquence dlr. C. Roi positionné dans l'air sur la séquence standard. D. Roi positionné dans la séquence d'image.</figcaption></figure>

### 2.6.4 Analyse subjective de la qualité d'image

Un radiologue expérimenté a analysé les 2 groupes de protocoles. Une échelle visuelle de Likert notée de 1 à 4 a été choisie pour évaluer la qualité de l'image de manière subjective (1-ininterprétable, 2-mauvaise qualité d'image 3-bonne qualité d'image 4-excellente qualité d'image).
## 2.7 Analyse statistique

L'ensemble des analyses statistiques a été réalisé grâce au logiciel JASP (0.16.3) pour tous les tests, et intégré au logiciel Excel 2016 (Microsoft®). Les graphiques et tableurs ont été réalisés à l'aide du logiciel EasyMed stats. Des statistiques descriptives pour les caractéristiques de la population ont été réalisées. Le test de rang signé de Wilcoxon a été utilisé pour les variables ordinales ou celles ne respectant pas les critères de normalité. Pour évaluer la détectabilité des calculs par les observateurs par rapport au consensus définis, un coefficient de corrélation intra-classe a été utilisé dont les valeurs ont été interprétées comme suit : corrélation pauvre (<0.19) ; passable (0.20-0.39) ; modérée (0.40-0.59) ; substantielle (0.60-0.79) ; presque parfait (0.80-1.00). L'analyse statistique de comparaison des observateurs pour l'analyse du score de qualité d'image a été effectuée à l'aide du Kappa de Cohen avec des valeurs pondérées.

L'ensemble a été analysé et interprété à l'aide d'un intervalle de confiance de 95 % et d'un niveau de signification de la valeur p < 0,05.
# 3 Résultats

## 3.1 Caractéristiques des patients

Sur la période du 28/02/2022 au 01/06/2022, 34 IRM prostatiques ont été programmés sur l'IRM 3T signa du CHU d'Amiens.

6 patients ont été exclus : l'un présentait une claustrophobie et 5 autres en raison d'une chirurgie prostatique.

4 patients non inclus : 3 dont le DLR n'était pas appliqué et 1 dont l'application du DLR a été réalisé de manière partielle sur un nombre limité de séquences. En raison d'un oubli du responsable de la vacation ou par manque de temps.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Figure 16.** Flow chart des patients de l'étude</figcaption></figure>
Au total, 25 patients ont été inclus. La moyenne d'âge des patients était de 69 ans (+/- 6.6). Le poids moyen était de 78,25kg avec un IMC moyen à 27,04. La médiane du PSA était de 7.8 ng/mL (IQR 6.2-10.9). L'ensemble des caractéristiques de la population sont résumées dans le Tableau 5 ci-dessous.

<table><caption>**Tableau 5.** Caractéristiques des patients de l'étude.</caption><thead><tr><td>Caractéristiques</td><td>Résultats</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombres de patients</td><td>25</td></tr><tr><td>Age moyen +/- déviation standard</td><td>69 ± 6,6 ans</td></tr><tr><td>Poids (Kg)</td><td>78,25 ± 14,9</td></tr><tr><td>Taille (cm)</td><td>170,8 ± 7,8</td></tr><tr><td>IMC</td><td>27,04 ± 4,39</td></tr><tr><td>PSA, médiane (inter-quartile)</td><td>7,8 ng/mL (6,2-10,9 ng/mL)</td></tr></tbody></table>

### 3.1.1 Détection des lésions prostatiques

Pour le référentiel, il a été retrouvé 17 prostates sans lésions suspectes puis 2 lésions PIRADS 3, 2 lésions PIRADS 4 et 4 lésions PIRADS 5. Au niveau de la zone de transition une lésion était classée PIRADS 3 et une lésion PIRADS 5. L'ensemble des autres lésions se trouvaient au niveau de la zone périphérique. Le taux de concordance des reconstructions standards et DLR par rapport au référentiel était respectivement de 0,998 et de 0,993 (p<10⁻³). Les résultats détaillés sont résumés dans le Tableau 6.
<table><caption>**Tableau 6.** Détection des lésions prostatique en fonction des séquences (p<10⁻³). *ICC avec p non significatif.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">N (ICC)</th></tr><tr><th>Réf</th><th>Standard</th><th>DLR</th></tr></thead><tbody><tr><td>Absence de lésion</td><td>17</td><td>17 (1)</td><td>17 (1)</td></tr><tr><td>Toutes les lésions</td><td>8</td><td>8 (0,963)</td><td>8 (0,832)</td></tr><tr><td>PIRADS 3</td><td>2</td><td>3 *</td><td>1*</td></tr><tr><td>PIRADS 4</td><td>2</td><td>1*</td><td>3*</td></tr><tr><td>PIRADS 5</td><td>4</td><td>4 (1)</td><td>4 (1)</td></tr><tr><td>ICC Global</td><td></td><td>0,998</td><td>0,993</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 17.** Détectabilité des lésions sur les séquences de diffusion. A. Lésion en hypersignal diffusion sur la séquence standard. B. Lésion en hypersignal diffusion sur la séquence DLR.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>**Figure 18.** Détectabilité des lésions sur les séquences T2. A. Lésion de la zone périphérique en hypo-signal T2 sur la séquence standard. B. Lésion de la zone périphérique en hyposignal T2 sur la séquence DLR.</figcaption></figure>

### 3.1.2 Évaluation du volume prostatique

Il n'existait pas de différence significative en termes de mesure du volume prostatique avec un volume moyen mesuré à 60,2 (+/39,3) et 62,4 +/- 41,1 entre les séquences standards et rapides.

### 3.1.3 Évaluation objective de la qualité d'image

Le bruit mesuré dans l'air ambiant était significativement plus élevé sur les reconstructions standards par rapport aux séquence DLR avec un bruit moyen sur la séquence DLR à 13,3 contre 18,5 sur les séquences standards. Le calcul du RSB montre une différence significative entre la séquence standard et la séquence DLR avec un p<0,001. Les moyennes calculées étaient respectivement à 6,5 (+/- 2,4) et 8,2 (+/-2,5). Les résultats obtenus sont résumés dans le Tableau 7 et la Figure 19.

<table><caption>**Tableau 7.** Mesures du bruit et du signal moyen et calcul du RSB.</caption><thead><tr><td>Variable (moyenne)</td><td>Séquence Standard</td><td>Séquence DLR</td></tr></thead><tbody><tr><td>Bruit</td><td>18,5 ± 4,7</td><td>13,3 ± 4,1</td></tr><tr><td>Signal moyen</td><td>166,2 ± 38,9</td><td>177,7 ± 44,7</td></tr><tr><td>RSB</td><td>6,5 ± 2,4</td><td>8,2 ± 2,5</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 19 : Comparaison des différentes mesures objective du bruit (p<0.001).</figcaption></figure>

### 3.1.4 Évaluation de la qualité subjective d'image

Concernant la comparaison de la qualité d'image subjective des séquences DLR aux séquences standards, il est retrouvé une différence significative (p<0,001). Les médianes de Likert pour les séquences standards et pour les séquences DLR étaient respectivement de 2,0 (IQR 1,0) et 3,0 (IQR 1,0). L'ensemble des caractéristiques sont résumés dans le Tableau 8.

<table><caption>Tableau 8. Comparaison des notes visuelles de qualité d'images selon la reconstruction (p<0,001).</caption><thead><tr><th rowspan="2">Analyse qualitative (échelle visuelle)</th><th colspan="2">Protocole</th></tr><tr><th>Standard</th><th>Rapide</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>3</td><td>1</td></tr><tr><td>2</td><td>10</td><td>4</td></tr><tr><td>3</td><td>9</td><td>9</td></tr><tr><td>4</td><td>3</td><td>11</td></tr><tr><td>Médiane (IQR)</td><td>2 (2-3)</td><td>3 (3-4)</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>2,48</td><td>3,2</td></tr></tbody></table>
### 3.1.5 Évaluation du temps d'acquisition

Le gain de temps entre la séquence diffusion standard et la séquence rapide est de 81 secondes soit une baisse de 36,6% du temps d'acquisition.

Les temps d'acquisition moyens pour les séquences axiales T2 Standard et axiales T2 DLR étaient respectivement de 203.8 ms (+/-18.68) et 63.08 ms (+/-6.13). La différence moyenne était de 140.72 ms (SD = 13.21 ; CI95% = [135.38 ; 146.06] ; p<0.001).

Les temps d'acquisition moyens pour les séquences sagittales T2 Standard et sagittales T2 DLR étaient respectivement de 146,1 ms (+/-28,7) et 75,8 ms (+/-14,1). La différence moyenne entre ces deux séquences était de 67,0 ms (SD : 12,0 ; CI95% = [62,5 ; 70,0] ; p<0,001). L'ensembles des données sont résumées dans le tableau 9.

<table><caption>**Tableau 9.** Comparaison des temps d'acquisition en ms selon le type de séquence.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Séquence</th><th colspan="2">Protocole</th><th rowspan="2"></th></tr><tr><th>Standard</th><th>Rapide</th></tr></thead><tbody><tr><td><i>SagT2</i></td><td>146,1 +/- 28,7</td><td>75,8 +/- 14,1</td><td>p< 0,001</td></tr><tr><td><i>AxT2</i></td><td>203,8 +/- 18,7</td><td>63,1 +/- 6,1</td><td>p< 0,001</td></tr><tr><td><i>AxDWI</i></td><td>221</td><td>140</td><td>p< 0,001</td></tr></tbody></table>
# 4 Discussion

Cette étude rétrospective a permis d'évaluer l'impact de l'algorithme de reconstruction par Deep Learning sur les séquences standards utilisées pour l'imagerie de la prostate. En effet cette étude reprend le protocole standard d'imagerie prostatique et le compare à un protocole accéléré incluant les séquences développées par Deep Learning. L'intérêt des reconstructions élaborées par Deep Learning en IRM a déjà été démontré pour d'autres régions anatomiques dans plusieurs articles [42-45]. Pour l'imagerie prostatique le plus souvent un seul plan était évalué et quasi uniquement sur la séquence T2. Seule l'étude de Gassenmaier S et al., a évalué le DLR dans les 3 plans sur la séquence T2 [46]. A notre connaissance notre étude est la première à évaluer le Deep Learning sur les séquences T2 dans deux plans de l'espace et sur la séquence de diffusion de manière simultanée.

## 4.1 Détectabilité des lésions

Aucune différence significative en termes de détectabilité des lésions n'a été démontré. Sur l'ensemble des examens réalisés, 17 IRM de prostates étaient considérées normales. Pour le reste des IRM 40% étaient classées avec un PIRADS supérieur ou égale à 3. Il existait des disparités entre les séquences standard et DLR pour la classification des lésions en PIRADS 3 ou 4. Ainsi les lésions sur les séquences DLR paraissaient plus hyper-intense en diffusion et semblaient être surclassées. On retrouve ce même constat dans l'étude de Takahiro et al. avec une séquence de diffusion plus contrastée avec les reconstructions DLR [47]. Dans notre étude il existait une bonne corrélation inter-observateur les standards et DLR aux séquences de références avec un ICC qui était respectivement de 0.998 et 0.993. Dans l'étude de Gassenmaier S et al. qui compare également les séquences standard aux séquences reconstruites par deep learning, on retrouvait une concordance inter et intra-observateur respectivement de 0,946 et 0,960, légèrement inférieur à ce que nous retrouvons [46]. Cette différence peut s'expliquer par l'évaluation concomitante du DLR sur les séquences T2 et diffusion alors que les autres études n'évaluaient que la séquence T2 en DLR.
## 4.2 Qualité d'image

La qualité d'image a été évaluée de manière subjective et objective au cours de notre étude. Les différentes mesures effectuées sur la qualité des images ont mis en évidence une supériorité des reconstructions DLR comparativement aux séquences standards.

Dans notre étude les résultats montrent qu'il existait une augmentation de la qualité d'image significativement supérieure des séquences DLR par rapport aux séquences standards. En effet, une médiane du Likert à 3 pour les acquisitions DLR et une médiane à 2 pour les acquisitions standards ont été observées au cours de cette étude. Il est noté que 80% des examens DLR sont cotés avec une échelle de Likert supérieure ou égale à 3 contre seulement 44% des examens réalisés par séquence standard. Dans les différentes études de la littérature comparant les séquences standards aux séquences reconstruites par Deep Learning, les images avec Deep Learning étaient considérées comme étant de meilleure qualité. Les études de Eu Hyun Kim et al. et de Johnson PM et al. qui analysaient la qualité visuelle d'image avec des échelles Likert obtenaient systématiquement une médiane significativement supérieure pour les séquences DLR [48,49].

La qualité objective de l'image a été évaluée dans notre étude avec la mesure du bruit et le calcul du RSB. Le RSR des reconstructions DLR était 1,5 fois supérieur à celui calculé pour les séquences standard. L'étude de Eu Hyun Kim et al. qui évaluait le bruit de manière subjective et objective sur la prostate, retrouvait une diminution non significative du RSB sur les séquences DLR [48]. Mais, contrairement à notre étude le bruit de l'image était mesuré avec en zone périphérique et en zone transitionnelle qui sont des zones très hétérogènes pouvant et non vide de signal. Dans l'étude de Kashiwagi N qui évaluait le RSB d'image dans différentes régions anatomique [50], en plaçant également les ROIs dans des zones homogènes de signal il a été retrouvé une augmentation du RSB d'un facteur de 1,3. Le bruit d'image à lui aussi été comparé de manière séparée avec une baisse significative de celui-ci et une moyenne des déviations standards de 18,5 pour les séquences standards contre 13,1 pour les séquences DLR qui reste concordant avec les autres études réalisées sur des IRM 3T [48].
## 4.3 Temps d'acquisition

Dans notre étude il est observé une réduction du temps d'acquisition moyen de 49% sur les séquences sagittales avec un temps d'acquisition moyen à 75,8 secondes et de 70 % sur les séquences axiales avec un temps d'acquisition moyen à 63,1 secondes. Ces résultats sont concordant avec les différentes études réalisées sur le sujet et qui retrouvaient une baisse du temps d'acquisition comprise entre 60% et 70% pour les séquences axiales T2 et 50 à 60% pour les séquences sagittales T2 [9,46,49]. Pour la séquence diffusion le temps d'acquisition est réduit de 36 %. A ce jour il n'existe pas d'autre étude qui évalue la séquence de diffusion avec reconstruction DLR. Au total la réduction du temps d'acquisition de ces trois séquences est de 51%. Ainsi ce protocole avec la séquence de perfusion dure 7min21 secondes contre un temps moyen avoisinant 20 min avec les séquences standards. Dans le cadre de l'étude les séquences de diffusion B 2000, la séquence coronale T2 et l'axiale ganglion grand champs n'étaient pas interprétées par le radiologue et n'étaient donc pas comprises dans le temps d'acquisition calculé.

## 4.4 Limites

La principale limite de notre étude est sa faible population. Au total, seulement 25 patients ont été inclus, et seulement 8 lésions prostatique ont été retrouvé sur les IRM. Ce qui en fait un biais important pour la puissance des résultats.

Une autre limite est l'absence de corrélation anatomopathologique. En effet la biopsie prostatique reste le Gold Standard pour le diagnostic du cancer prostatique.

Enfin concernant les acquisitions en DLR, il a été décidé pour les accélérer de limiter le nombre de NEX (Nombre d'Excitation) à une seule. Ce choix conditionne beaucoup la qualité de l'examen, et en particulier chez des patients ayant du mal à tenir la position ou ayant une respiration abdominal prononcé. Ainsi chez ces patients le risque d'avoir une image ininterprétable est plus important avec ces séquences avec une seule NEX.
## 4.5 Perspectives

Les principales perspectives à l'utilisation des reconstructions DLR découlent du gain de temps obtenu tout en conservant une qualité d'image optimale pour l'interprétation. Donnant la possibilité de réaliser plus d'examens par vacation et ainsi de réduire le temps avant rendez-vous pour le patient. L'une des principales limites à la généralisation des IRM avant biopsie était la disponibilité de celle-ci. Avec l'essor de l'intelligence artificielle l'IRM pourrait prendre une nouvelle place dans le dépistage de lésion prostatique comme le suggère l'étude ReIMAGINE [51]. Ce gain de temps pourrait également être profiter à des patients claustrophobes ou agités.

Enfin, une dernière possibilité à explorer serait le bénéfice de ces séquences dans des conditions d'acquisition sous-optimale, comme par exemple un patient en surpoids, où l'objectif ne serait plus un gain de temps mais uniquement un gain de qualité d'image par rapport aux séquences standard.
# 5 Conclusion

Cette étude a permis de démontrer qu’il est possible de réaliser un protocole « rapide » d’IRM prostatique avec les séquences reconstruites par DLR, tout en conservant une qualité d’image et de diagnostique équivalente au protocole standard, dans le cadre du cancer prostatique.
# 6 Annexes

## 6.1 Liste des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1. Résumé des caractéristiques des lésions localisée en zone périphérique.</td><td>24</td></tr><tr><td>Tableau 2. Résumé des caractéristiques des lésions localisée en zone de transition.</td><td>25</td></tr><tr><td>Tableau 3. Protocole d'acquisition des IRM sur la séquence T2.</td><td>35</td></tr><tr><td>Tableau 4. Protocole d'acquisition sur la séquence de diffusion.</td><td>36</td></tr><tr><td>Tableau 5. Caractéristiques des patients de l'étude.</td><td>41</td></tr><tr><td>Tableau 6. Détection des lésions prostatique en fonction des séquences (p&lt;10<sup>-3</sup>).</td><td>42</td></tr><tr><td>Tableau 7. Mesures du bruit et du signal moyen et calcul du RSB.</td><td>43</td></tr><tr><td>Tableau 8. Comparaison des notes visuelles de qualité d'images selon la reconstruction (p&lt;0,001).</td><td>44</td></tr><tr><td>Tableau 9. Comparaison des temps d'acquisition en ms selon le type de séquence.</td><td>45</td></tr></table>
## 6.2 Liste des figures

<table><tr><td>Figure 1.</td><td>Anatomie de la prostate, source institut national du cancer.</td><td>14</td></tr><tr><td>Figure 2.</td><td>Zone centrale. IRM en coupe coronales T2 montrant la zone centrale de la prostate. Elle apparaît en hypo signal T2 postérieure visualisée sous la forme d'un V.</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 3.</td><td>Zone de transition. IRM en coupe axiale pondérée en montrant la zone de transition, elle apparaît hétérogène, multi-nodulaire.</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 4.</td><td>Zone périphérique. IRM en coupe axiale (a) et sagittale (b) pondérée T2. Zone qui apparaît en hyper signal T2 homogène avec des cornes antérieures de part et d'autre, elle vient enrober la zone de transition.</td><td>16</td></tr><tr><td>Figure 5.</td><td>Stroma fibro-musculaire : IRM en coupe axiale pondérée en T2. Signal équivalent aux muscle obturateur donc franc hypo signal T2.</td><td>16</td></tr><tr><td>Figure 6.</td><td>IRM en coupe axiales pondérées T2 montrant des lésions prostatiques apparaissant hyposignal T2.</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 7.</td><td>A : IRM en coupe axial diffusion b800 lésion de la zone périphérique apparaissant modérément hyper intense. B : IRM en coupe axial diffusion b 2000 lésion de la zone périphérique apparaissant fortement hyper intense. C : cartographie ADC avec forte restriction de la lésion.</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 8.</td><td>IRM en coupe axiale dce montrant le rehaussement progressif de la lésion en zone périèque au cours du temps.</td><td>23</td></tr><tr><td>Figure 9.</td><td>Schéma de la prostate en 41 secteurs pour l'interprétation standardisée de l'irm et la réalisation des biopsies ciblées.</td><td>26</td></tr><tr><td>Figure 10.</td><td>Rapports entre résolution spatial, RSB et temps d'acquisition.</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 11.</td><td>Reconstruction par imagerie parallèle. Accélération du temps d'acquisition avec apparition de l'artéfact de repliement plus important plus on diminue le champ de vue de l'image.</td><td>29</td></tr><tr><td>Figure 12.</td><td>A : Image sans compress sensing. B : image sous échantillonnée sans reconstruction par compress sensing qui apparaît très artéfacté. C : image sous échantillonnée avec reconstruction par compress sensing qui apparaît plus « lisse » que l'image originale. Source fmh radiology</td><td>30</td></tr><tr><td>Figure 13.</td><td>Principe du deep learning.</td><td>32</td></tr><tr><td>Figure 14.</td><td>Mesure du volume prostatique.</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 15.</td><td>Positionnement des ROIs.</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 16.</td><td>Flow chart des patients de l'étude.</td><td>40</td></tr></table>
Figure 17. Détectabilité des lésions sur les séquences de diffusion.................................................. 42

Figure 18. Détectabilité des lésions sur les séquences T2.................................................................... 43

Figure 19 : Comparaison des différentes mesures objective du bruit (p<0.001). ................................. 44
# 7 Références

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# Évaluation de nouvelles séquences IRM rapides reconstruites par Deep Learning appliquées pour l'imagerie de la prostate

**Objectif** : L'objectif de cette étude était d'évaluer un nouvel algorithme de reconstruction d'image développé par Deep Learning (DLR) sur IRM prostatique pour bilan ou suspicion de cancer prostatique.

**Matériel et méthodes** : Étude rétrospective monocentrique au CHU d'Amiens, approuvée par le comité d'éthique local. Tous les examens d'IRM prostatiques pour suspicion ou bilan de cancer prostatique ont été inclus. Chaque examen comportait des séquences du protocole standard d'une IRM prostatique auquel était ajouté des séquences dites « accélérées » avec DLR. La détectabilité des lésions a été établis par un consensus de deux radiologues experts. La qualité d'image a été évaluée de façon objective en plaçant un ROI sur les deux reconstructions standards et DLR pour mesurer le signal, le bruit et calculer le rapport signal sur bruit. La qualité subjective a été évaluée avec une échelle visuelle de Likert.

**Résultats** : Vingt-cinq patients ont été inclus à l'étude. L'âge moyen des patients était de 69+/-6,6 ans. La détectabilité des lésions sur les séquences standards et DLR était équivalente aux séquences de référence (ICC=0,998;0,993). La qualité objective d'image était significativement meilleure sur les séquences DLR. Le bruit d'image était réduit avec une moyenne de 13,3 contre 18,1 sur les séquences DLR (p<0,001). Le rapport signal sur bruit des images était augmenté d'un facteur 1,3. Les médianes de Likert pour les séquences standards et pour les séquences standards et DLR étaient respectivement de 2,0 (IQR 1,0) et 3,0 (IQR 1,0). Le temps d'acquisition globale de notre protocole était réduit de 65% par rapport au protocole standard.

**Conclusion** : Les séquences rapides reconstruites par DLR ont permis une réduction du temps d'acquisition en conservant les performances diagnostiques et la qualité d'image.

**Mots-clés** : IRM ; Prostate ; Intelligence artificielle ; Amélioration d'image.

# Evaluation of new fast MRI sequences reconstructed by Deep Learning applied to prostate imaging

**Objective** : The aim of this study was to evaluate a new image reconstruction algorithm developed by Deep Learning (DLR) on prostate MRI for prostate cancer.

**Material and methods** : Monocentric retrospective study at Amiens University Hospital, approved by the local ethics committee. All prostate MRI for suspicion or assessment of prostate cancer were included. Each examination included sequences of the standard protocol of a prostate MRI with the addition of "accelerated" sequences with DLR. The detectability of the lesions was established by a consensus of two expert radiologists. Image quality was evaluated objectively by placing a ROI on both standard and DLR reconstructions to measure signal, noise and calculate the signal-to-noise ratio. Subjective quality was assessed with a visual Likert scale.

**Results** : Twenty-five prostate MRIs were included in the study. The mean age of the patients was 69+/-6.6 years. Lesion detectability on standard and DLR sequences was equivalent to reference sequences (ICC=0.998;0.993). Objective image quality was significantly better on DLR sequences. Image noise was reduced with a mean of 13.3 versus 18.1 on DLR sequences (p<0.001). The signal-to-noise ratio of the images was increased by a factor of 1.3. The median Likert scores for standard sequences and for standard and DLR sequences were 2.0 (IQR 1.0) and 3.0 (IQR 1.0), respectively. The overall acquisition time of our fast protocol was reduced by 65% compared to the standard protocol.

**Conclusion** : The fast sequences reconstructed by DLR allowed a reduction in acquisition time while maintaining diagnostic performance and image quality.

**Keywords** : MRI ; Prostate ; Artificial intelligence ; Image improvement.