# Simulation d'artefacts pour le contrôle automatique de la qualité d'IRM cérébrales FLAIR en routine clinique

Manon Heffernan, Sophie Loizillon, Yannick Jacob, Aurélien Maire, Lydia

Chougar, Didier Dormont, Olivier Colliot, Ninon Burgos

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Manon Heffernan, Sophie Loizillon, Yannick Jacob, Aurélien Maire, Lydia Chougar, et al. Simulation d'artefacts pour le contrôle automatique de la qualité d'IRM cérébrales FLAIR en routine clinique. Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM 2025), Mar 2025, Nice, France. hal-05088701

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Submitted on 29 May 2025

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# Simulation d'artefacts pour le contrôle automatique de la qualité d'IRM cérébrales FLAIR en routine clinique

Manon Heffernanª, Sophie Loizillonª, Yannick Jacobᵇ, Aurélien Maireᵇ, Lydia Chougarᶜ, Didier Dormontª,ᶜ, Olivier Colliotª, Ninon Burgosª
and the APPRIMAGE Study Group

ªSorbonne Université, Institut du Cerveau, CNRS, Inria, Inserm, AP-HP, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, Paris, France

ᵇAP-HP, Innovation & Données – Département des Services Numériques, Paris, France

ᶜAP-HP, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, DMU DIAMENT, Dep. of Neuroradiology, Paris, France

L'avènement récent des entrepôts de données de santé (EDS) a considérablement simplifié le partage de vastes ensembles de données médicales, dont l'imagerie, à des fins de recherche. Les IRM peuvent être affectées de divers artefacts tels que le mouvement, le bruit et le faible contraste gris/blanc, pouvant détériorer la qualité de l'image. Au regard de la profusion d'IRM disponibles au sein des EDS, il est impératif de développer un outil de détection automatique des images corrompues par ces artefacts, pour garantir la fiabilité des données utilisées pour la recherche. Nous avons précédemment développé une méthode de détection des artefacts dans les IRM cérébrales 3D pondérées en T1, au travers d'une approche d'apprentissage par transfert et de génération d'artefacts (Loizillon et al., 2024). Nous proposons d'étendre notre approche à une nouvelle séquence d'IRM : la FLAIR.

Notre méthode comporte deux phases distinctes : (1) le pré-entraînement des modèles sur des données de recherche contenant des artefacts synthétiques, (2) une étape de fine-tuning visant à généraliser les modèles pré-entraînés aux données de routine clinique (Figure 1).

Notre approche permet une amélioration des performances sur la détection d'artefacts modérés de mouvement et de bruit, comparé à une approche sans apprentissage par transfert, mais elles restent inférieures à celles des annotateurs humains (Table 1). Les performances pour la détection de mauvais contraste sont comparables entre les deux approches, soulignant la nécessité de poursuivre les travaux pour adapter la génération des artefacts aux spécificités des images FLAIR.
<table><caption>**Table 1.** Balanced accuracy pour la détection d'artefacts modérés sur notre jeu de données indépendant de 303 IRM FLAIR. L'écart-type est obtenu à la suite d'une validation croisée avec 5 plis. Les intervalles de confiance sont indiqués entre crochets et ont été calculés avec une méthode de bootstrap avec 1000 ré-échantillonnages du jeu de test indépendant.</caption><thead><tr><th></th><th>Contraste</th><th>Mouvement</th><th>Bruit</th></tr></thead><tbody><tr><th>Annotateurs humains</th><td>84.65</td><td>90.00</td><td>85.73</td></tr><tr><th>Baseline (sans apprentissage par transfert)</th><td>64.36 ± 2.51<br>[61.82, 66.19]</td><td>61.29 ± 13.84<br>[50.0, 72.93]</td><td>71.15 ± 2.01<br>[69.41, 72.73]</td></tr><tr><th>Synthèse d'artefact + fine-tuning (apprentissage par transfert)</th><td>64.74 ± 2.24<br>[62.99, 66.92]</td><td><b>71.17</b> ± 5.46<br>[65.88, 75.35]</td><td><b>77.04</b> ± 1.26<br>[75.92, 78.16]</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1.** Apprentissage par transfert pour la détection d'artefacts de mouvement, de bruit et de faible contraste dans les IRMs cérébrales FLAIR. Notre approche se décompose en deux étapes : (1) un pré-entraînement sur des données de recherche corrompues à l'aide d'artefacts synthétiques, (2) une étape de fine-tuning pour généraliser notre modèle pré-entraîné aux données cliniques.</figcaption></figure>