# Étude de la qualité des IRM T1 et FLAIR de routine clinique au sein d'un entrepôt de données de santé de l'AP-HP

Manon Heffernan, Sophie Loizillon, Olivier Colliot, Ninon Burgos

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Manon Heffernan, Sophie Loizillon, Olivier Colliot, Ninon Burgos. Étude de la qualité des IRM T1 et FLAIR de routine clinique au sein d'un entrepôt de données de santé de l'AP-HP. IABM 2026 - Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale, Mar 2026, Lyon, France. hal-05483191

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Submitted on 29 Jan 2026

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# Étude de la qualité des IRM T1 et FLAIR de routine clinique au sein d'un entrepôt de données de santé de l'AP-HP

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• La première autrice est une doctorante.

## Résumé

Le déploiement des entrepôts de données de santé (EDS) marque une avancée majeure vers le partage à grande échelle de volumes considérables de données médicales, notamment de données de neuroimagerie, et ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche (1). Ces plateformes offrent un accès inédit à des images cérébrales, dont l'imagerie par résonance magnétique (IRM), issues de routine clinique, permettant le développement de méthodes d'analyse et d'aide au diagnostic dans un contexte clinique (2, 3, 4). Cependant, la qualité de ces données reste variable (5), rendant essentiel la mise à disposition d'outils de contrôle qualité adaptés à ces structures(6). Ceux-ci sont indispensables pour garantir la fiabilité des données utilisées en recherche et pour mieux comprendre les particularités des données de routine clinique (7, 8).

Nos travaux antérieurs ont permis de mettre au point des méthodes automatiques pour le contrôle qualité d'IRM cérébrales 3D pondérées en T1 (5, 9, 10) et FLAIR (11), capables de détecter des artefacts de mouvement, du bruit et du mauvais contraste. Ces méthodes se basent sur des approches de générations d'artefacts synthétiques combiné à du transfer learning (9, 10) ou d'adaptation de domaine (11), tirant profits d'annotations manuelles sur les données cliniques.

En nous basant sur ces travaux, nous présentons ici une analyse multidimensionnelle de la qualité de plus de 10,000 IRM T1 et FLAIR issues de la pratique clinique au sein des hôpitaux de l'AP-HP (Assistance Publique - Hôpitaux de Paris). Cette étude explore les liens entre la qualité des données et divers facteurs, tels que les paramètres d'acquisition, les fabricants et modèles de scanner, ainsi que des données cliniques comme les pathologies. Elle met en lumière la variabilité de métriques usuelles utilisées pour la quantification de certains artefacts (voir Fig.1) et révèle l'hétérogénéité marquée des données. Ces résultats soulignent l'importance d'équiper les EDS et la communauté scientifique d'outils adaptés, afin de poursuivre le développement de méthodes répondant aux spécificités des données issues des soins courants.

<footnote n="1">¹ Sorbonne Université, Institut du Cerveau - Paris Brain Institute - ICM, CNRS, Inria, Inserm, AP-HP, Hôpital de la Pitié Salpêtrière, F-75013, Paris, France</footnote>
## Figures et Tableaux

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**FIGURE 1.** Variabilité des valeurs du rapport signal à bruit (SNR) en fonction de la sévérité du bruit observé et du modèle de scanner utilisé pour l'acquisition d'IRM cérébrales. Les calculs sont faits sur un jeu de 926 FLAIR 3D de routine clinique décrit dans (11), dont la qualité a été annotée manuellement pour la présence de bruit, mouvement et de mauvais contraste. Deux classes ici sont représentées : *noise_0* pour les images sans bruit, *noise_1* pour une présence modérée de bruit qui altère de manière limitée la distinction des structures du cerveau.</figcaption></figure>

## Références

[1] Bernard Nordlinger, Cédric Villani, and Daniela Rus. *Healthcare and artificial intelligence*. Springer, 2020.

[2] Anne-Sophie Jannot, Eric Zapletal, Paul Avillach, Marie-France Mamzer, Anita Burgun, and Patrice Degoulet. The georges pompidou university hospital clinical data warehouse : a 8-years follow-up experience. *International journal of medical informatics*, 102:21-28, 2017.

[3] Li Dan-Dan, Yu Ya-Ni, Su Zhi-Jun, Liu Chang-Fu, Chen Tao, Shan Dong-Kai, Tuo Xiao-Dan, Guo Jun, and Chen Yun-Dai. Development of cardiovascular clinical research data warehouse and real-world research. *Journal of Geriatric Cardiology*, 22 (7):678-689, 2025.

[4] Wonsuk Shin, Dong Hyeon Lee, Hyounggyoon Yoo, Huiyoung Jung, Minji Bang, and Anhye Kim. Assessing the clinical efficacy of therapeutic drug monitoring for risperidone and paliperidone in patients with schizophrenia : insights from a clinical data warehouse. *Pharmaceuticals*, 17(7):882, 2024.

[5] Simona Bottani, Ninon Burgos, Aurélien Maire, Adam Wild, Sebastian Ströer, Di-dier Dormont, and Olivier Colliot. Automatic quality control of brain T1-weighted magnetic resonance images for a clinical data warehouse. *Medical Image Analysis*, 75:102219, 2021. doi: 10.1016/j.media.2021.102219.
[6] Stefan Förstel, Markus Förstel, Markus Gallistl, Dario Zanca, Bjoern Eskofier, and Eva Rothgang. Data quality in hospital information systems : Lessons learned from analyzing 30 years of patient data in a regional german hospital. *International Journal of Medical Informatics*, 192 :105636, 09 2024. doi : 10.1016/j.ijmedinf.2024.105636.

[7] Elham Hosseinzadeh, Marziyeh Afkanpour, Mehri Momeni, and Hamed Tabesh. Data quality assessment in healthcare, dimensions, methods and tools : a systematic review. *BMC Medical Informatics and Decision Making*, 25(1) :296, 2025.

[8] Nicola K Dinsdale, Emma Bluemke, Vaanathi Sundaresan, Mark Jenkinson, Stephen M Smith, and Ana IL Namburete. Challenges for machine learning in clinical translation of big data imaging studies. *Neuron*, 110(23) :3866-3881, 2022.

[9] Sophie Loizillon, Simona Bottani, Aurélien Maire, Sebastian Ströer, Didier Dormont, Olivier Colliot, and Ninon Burgos. Automatic motion artefact detection in brain T1-weighted magnetic resonance images from a clinical data warehouse using synthetic data. *Medical Image Analysis*, 93 :103073, 2024. doi : 10.1016/j.media.2023.103073.

[10] Sophie Loizillon, Simona Bottani, Stéphane Mabille, Yannick Jacob, Aurélien Maire, Sebastian Ströer, Didier Dormont, Olivier Colliot, and Ninon Burgos. Automated MRI Quality Assessment of Brain T1-weighted MRI in Clinical Data Warehouses : A Transfer Learning Approach Relying on Artefact Simulation. *Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging*, 2(June 2024) :888-915, June 2024. doi : 10.59275/j.melba.2024-7fgd. URL https://hal.science/hal-04623223.

[11] Sophie Loizillon, Simona Bottani, Aurélien Maire, Sebastian Ströer, Lydia Chougar, Didier Dormont, Olivier Colliot, and Ninon Burgos. Automatic quality control of brain 3d flair mris for a clinical data warehouse. *Medical Image Analysis*, 103 : 103617, 2025. ISSN 1361-8415. doi : https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103617.