Histoires inspirantes

Détecter le cancer plus tôt grâce à l'IA

Le cancer du poumon reste l'un des cancers les plus répandus et la première cause de décès liés au cancer dans le monde.¹

Découvrez comment les examens par TDM qui sauvent des vies, transforment la détection du cancer du poumon en une nouvelle norme grâce à ce film produit par BBC StoryWorks.

Après que sa cousine a succombé à un cancer du poumon, la radiologue Marie-Pierre Revel a bénéficié d'un dépistage qui a permis de détecter son propre cancer à un stade précoce.

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Grâce à l'initiative Screen for Life. Breathe with Hope., Canon Systèmes médicaux vise à changer la perception du cancer du poumon dans la société et encourager le dépistage précoce, ce qui contribuerait à réduire la mortalité causée par le cancer.²

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Événements éducatifs

Webinaire sur les perspectives : faciliter l’accès au dépistage du cancer du poumon

Abonnez-vous pour visionner notre vidéo sur demande de la table ronde avec des experts cliniques de premier plan afin d'explorer comment la mise en œuvre et l'adoption du dépistage du cancer du poumon chez les patients admissibles peuvent être améliorées.

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Ateliers d'experts tenus lors du congrès RSNA 2024

Vous avez manqué l’atelier pratique du congrès RSNA?

Les vidéos sur demande seront bientôt offert. Abonnez-vous maintenant pour accéder aux vidéos et rester informé des futurs ateliers.

Ultra-High Resolution Lung CT:
Pushing the Boundaries of Lung Imaging

Russell Bull, MD
Radiologue consultant
Royal Bournemouth Hospital
Bournemouth, Royaume-Uni

Diagnosis and Management of Lung Nodules in a Screening Setting

Mathias Prokop, MD, PhD
Professeur de radiologie et président du département d'imagerie médicale, Radboud University Medical Center Nijmegen, Pays-Bas

En savoir plus sur nos activités au cours du congrès RSNA 2024

Dernières informations

Le dépistage du cancer du poumon sauve des vies, mais il faut que davantage de personnes se fassent dépister.
Obtenez en un coup d'œil une vue d'ensemble des défis rencontrés dans le dépistage et des solutions pratiques.

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Dépistage du cancer du poumon

Une détection précoce pour sauver plus de vies

Le cancer du poumon reste l'un des cancers les plus répandus et la première cause de décès liés au cancer dans le monde.1 Lorsque les patients présentent des symptômes, la maladie a souvent déjà progressé, et les options de traitement sont limitées. Par conséquent, le pronostic du cancer du poumon tend à être mauvais, malgré les progrès réalisés en matière de traitement. Cependant, lorsque la maladie est détectée à un stade précoce, les chances de survie augmentent considérablement.²

Par conséquent, le dépistage du cancer du poumon suscite un intérêt croissant dans le monde entier, car il constitue le principal moyen de réduire la mortalité due à cette maladie.

Canon Systèmes médicaux s'engage à être votre partenaire dans la lutte contre le cancer du poumon et offre un ensemble complet de solutions de dépistage spécialisées. Il s'agit notamment d'une suite de technologies innovantes pour renforcer votre confiance clinique partout, fournir une imagerie de haute qualité à faible dose, rationaliser les flux de travail et offrir un diagnostic complet tout au long du cycle de soins.

"You only have a chance and a good outcome if you detect the cancer at a very, very early stage. And that is the purpose of lung cancer screening."

Professeure Cornelia M Schaefer- Prokop, MD, PhD
Radiologiste

Nommé membre de la Fleischner Society (groupe international de spécialistes des poumons)
Ancienne présidente de la Société d'imagerie thoracique (SIT)

Meander Medical Centre, Amersfoort
Radboud University Medical Center (Radboudumc), Nijmegen aux Pays-Bas

Le cancer du poumon est la première cause de décès liés au cancer dans le monde et le deuxième cancer le plus couramment diagnostiqué.

La détection précoce du cancer du poumon augmente les chances de survie. La majorité des patients dont le cancer est détecté tardivement (stade IV) décèdent dans les cinq ans, tandis que les patients dont le cancer du poumon est détecté à un stade précoce (stade 1A) ont de meilleures chances de survie, sur cinq ans.

Une détection plus précoce grâce à des programmes de dépistage pourrait améliorer de manière importante les résultats pour les patients. Chez les personnes à haut risque, le risque de mourir d'un cancer du poumon est réduit de 20 % chez les hommes. Chez les femmes, la réduction de la mortalité liée au cancer du poumon pourrait être encore plus importante.

Étant donné que les patients peuvent être traités plus tôt, le dépistage du cancer du poumon pourrait permettre de réduire les coûts. Toutefois, l'ampleur des économies réalisées dépend fortement de la manière dont les programmes de dépistage sont mis en œuvre.

Défis actuels

Dans le cadre de sa philosophie, Au service de la vie (Made for Life), Canon Systèmes médicaux s'engage à apporter son soutien pour relever ces défis.

Défi 1 : faible taux de participation

De nombreuses personnes présentant un risque élevé de cancer du poumon ignorent souvent les avantages potentiels du dépistage ou se heurtent à des obstacles, tels que le coût, l'accessibilité ou la peur du processus de dépistage.

Défi 2 : charge de travail et flux de travail

Les défis liés au flux de travail, tels que la gestion de l'augmentation des participants au dépistage et la communication rapide des résultats, peuvent constituer une charge considérable. De plus, la nature répétitive de l'interprétation de nombreux examens pulmonaires peut être mentalement épuisante, entraînant une baisse d'enthousiasme parmi les professionnels impliqués.

Défi 3 : maintien de la confiance clinique à faible dose

Les participants au dépistage sont généralement exposés à des tomodensitométries répétées, ce qui soulève des préoccupations concernant la dose de rayonnement. Le dépistage du cancer du poumon, lorsqu'il est réalisé sans l'emploi de tomodensitométrie appropriée ni d'algorithmes de reconstruction d'image efficaces, peut produire des résultats non concluants ou faussement positifs. Cela peut conduire à des procédures de suivi supplémentaires et coûteuses, tout en induisant de l'anxiété et du stress chez les patients.

Défi 4 : rentabilité

Le rapport coût-efficacité du programme nécessite de trouver un équilibre précis entre les investissements dans l'équipement et le personnel, la formation, ainsi que le nombre de procédures de diagnostic et de suivi ultérieures. En outre, il est crucial de considérer les avantages à long terme, notamment l'amélioration des résultats en matière de santé et la réduction des dépenses liées aux traitements coûteux.

Nos solutions

Nous prenons des mesures pour rendre le dépistage du cancer du poumon plus accessible au public. Ce faisant, nous fournissons une imagerie de haute qualité à faible dose et nous supprimons les inefficacités du flux de travail. De même, nous soutenons l'interprétation et la communication des résultats entre les cliniciens et rationalisons les procédures de suivi.

Ensemble, nous pouvons améliorer l'expérience des patients et garantir un programme de dépistage de haute qualité et rentable, tout en réduisant le fardeau du cancer du poumon à l'échelle mondiale.

Flux de travail efficace

Notre nouvelle expérience en matière de flux de travail, INSTINX, optimise l'efficacité, garantissant des tomodensitométries rapides et sans faille.

Images de haute qualité à faible dose

Nos solutions de dépistage du cancer du poumon, utilisant la tomodensitométrie améliorée par intelligence artificielle, incluent le filtre SilverBeam et l'AiCE. Ces technologies fournissent des images de haute qualité tout en minimisant le bruit et l'exposition aux rayonnements.

Stratification des risques et diagnostic

Notre solution de dépistage du cancer du poumon Vitrea Advanced Visualization détecte automatiquement les nodules pulmonaires, permet une analyse complète des poumons et contribue à un diagnostic plus rapide et plus efficace.

⁠Flux de travail efficace

L’acquisition d’images est maintenant plus facile que jamais

Un flux de travail efficace est essentiel pour le dépistage du cancer du poumon. Il améliore l'accessibilité, réduit les temps d'attente, optimise l'utilisation des ressources et améliore l'ensemble des soins aux patients. En donnant la priorité à l'efficacité, nous fournissons des solutions de flux de travail de bout en bout centrées sur le patient, intégrant une conception intuitive et des fonctions automatisées pour améliorer l'efficacité du flux de travail INSTINX.

Flux de travail INSTINX
Le flux de travail TDM de Canon a été entièrement repensé afin d'établir de nouvelles normes en matière d'efficacité et de cohérence. Chaque détail du flux de travail a été complètement affiné et validé grâce à des essais cliniques dans des centres médicaux à travers le monde.

En savoir plus sur INSTINX

Planification automatique des examens de routine du thorax
INSTINX propose la fonction de planification automatique des acquisitions pour tous les examens de routine, y compris les paramètres de la plage d’acquisition, de la dose et de l’exposition, grâce aux technologies uniques 3D Landmark Scan et de détection des repères de positionnement anatomiques.

⁠Images de haute qualité à faible dose

Une synergie unique de technologies de reconstruction améliorée par l'IA et de filtrage des faisceaux

Le dépistage du cancer du poumon nécessite un flux important de patients ainsi qu'une faible dose de rayonnement, tout en garantissant des images de qualité suffisante pour évaluer de manière fiable la croissance des nodules et leur potentiel malin.

La combinaison innovante du filtre SilverBeam avec notre technique spécifique de reconstruction d'imagerie par apprentissage profond permet d'obtenir une qualité d'image optimale, même à des doses typiques utilisées pour le dépistage du cancer du poumon.

SilverBeam Filter
SilverBeam, un filtre d’énergie à modelage du faisceau, tire avantage des propriétés d’atténuation des photons de l’argent pour supprimer de manière sélective les photons à faible énergie d’un faisceau de rayons X polychromatique, ce qui procure un spectre énergétique optimisé pour le dépistage du cancer du poumon.

Découvrez SilverBeam

Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE)
AiCE est une technologie innovante de reconstruction par l’apprentissage profond « formée » pour réduire le bruit et renforcer le signal, afin de fournir rapidement des images nettes, claires et distinctes.

En savoir plus sur la technologie AiCE

✓ Faible bruit
✓ Texture naturelle des images^*1
✓ Résolution spatiale à contraste élevé deux fois plus élevée^*2
✓ Détectabilité claire des contrastes faibles
✓ Dose réduite pour l'imagerie corporelle^*3

*1 Le terme « naturel » se réfère ici à une méthode similaire à la rétroprojection filtrée, par opposition à la reconstruction itérative basée sur des modèles.
*2 Comparaison entre AiCE Body Sharp et AIDR 3D Body Sharp avec une mesure de MTF de 10 % effectuée à l'aide du module de sensitométrie Teflon Catphan600.
*3 En comparaison avec la rétroprojection filtrée.

Détection de petits nodules pulmonaires

Imagerie tomodensitométrique pulmonaire de haute qualité à 0,54 mSv grâce à la combinaison du filtre SilverBeam et de l'AiCE.

Chez ce patient, un petit nodule pulmonaire est clairement visible dans le lobe supérieur droit.

sou

Avec l'aimable autorisation du Fujita Health University Hospital, Japon

Plus de détails comparativement à une radiographie

Contrairement à la radiographie du thorax, la présence d'un cancer du poumon est dans ce cas-ci clairement visible dans le lobe supérieur gauche.

Grâce à la combinaison du filtre SilverBeam et de l'AiCE, la dose effective de cette acquisition n'était que de 0,18 mSv, soit un niveau de dose plus proche d'une radiographie du thorax³.

sou

Avec l'aimable autorisation du D^r Russell Bull, Royal Bournemouth Hospital, Bournemouth, Royaume-Uni

Imagerie de suivi à faible dose

Le filtre SilverBeam, associé à l'AiCE, permet de produire des images de qualité des poumons avec une dose similaire à celle d'une radiographie du thorax.

Chez ce patient, l'utilisation de notre filtre SilverBeam a permis de réduire la dose de 94 % par rapport au scanner initial utilisant un filtre standard, tout en conservant la conspicuité du nodule.

sou

Avec l'aimable autorisation du NHLBI, National Institutes of Health, États-Unis.

"I have had patients who are reluctant to come in for a chest CT because of the fears of radiation. However, with Canon Medical technology, that barrier is removed. And now, we are able to offer ultra-low dose chest CT for screening for lung cancer, and that's a game changer."

D^r Marcus Chen
Directeur de l'imagerie cardiothoracique à la National Institutes for Health (NIH), Maryland, États-Unis

⁠⁠Stratification des risques et diagnostic

Évaluation standardisée des nodules pulmonaires et caractérisation complète des nodules au fil du temps

Un aspect clé de tout programme de dépistage du cancer du poumon est la communication précise et rapide des résultats des tomodensitométries, suivie d'une gestion rationalisée des nodules et des maladies pulmonaires. Toutefois, en l'absence de solutions logicielles appropriées, la communication des résultats des examens de dépistage du cancer du poumon peut être une tâche fastidieuse et sujette à erreur.

La solution complète de dépistage du cancer du poumon de Vitrea Advanced Visualization contient des outils automatisés qui vous aident à détecter et à caractériser différents types de nodules pulmonaires, y compris à évaluer les schémas de croissance. Pour faciliter le flux de travail et la création de rapports structurés, les résultats sont automatiquement transférés vers votre modèle de rapport avec une référence rapide aux directives, telles que Lung-RADS et les critères de Fleischner.

En savoir plus sur les solutions Vitrea pour le cancer du poumon

Détecte automatiquement les nodules pulmonaires potentiellement exploitables et évalue quantitativement leur croissance.

Données cliniques

Présentations aux clients

Regardez nos conférenciers présenter les dernières avancées en matière de dépistage du cancer du poumon, donner des conseils sur la manière de surmonter les obstacles à la mise en œuvre clinique et d'améliorer l'accès au dépistage, et partager les dernières technologies en matière de tomodensitométrie à très faible dose.

Livres blancs et études de cas

Téléchargez nos derniers livres blancs et études de cas sur les solutions de dépistage du cancer du poumon utilisant les technologies Canon.
Veuillez noter que les documents sont en aglais seulement.

Articles scientifiques

Vous trouverez ici nos dernières données scientifiques sur les solutions de dépistage du cancer du poumon utilisant les technologies Canon.
Veuillez noter que les articles sont en anglais seulement.

Hamada, A et al. | Comparison of deep-learning image reconstruction with hybrid iterative reconstruction for evaluating lung nodules with high-resolution computed tomography| Journal of Computer Assisted Tomography (2023)

Oshima, Y et al. | Capability for dose reduction while maintaining nodule detection: Comparison of silver and copper X- ray spectrum modulation filters for chest CT using a phantom study with different reconstruction methods|European Journal of Radiology (2023)

Goto, M et al. | Lung- optimized deep-learning-based reconstruction for ultralow-dose CT| Academic Radiology (2023)

Hamabuchi N et al. | Effectiveness of deep learning reconstruction on standard to ultra-low-dose high-definition chest CT images | Japanese Journal of Radiology (2023)

K. Boedeker et al. | Technical Evaluation of a Low Dose Lung Cancer Screening Computed Tomography Protocol using a Beam- Shaping Silver Filter and Deep Learning Reconstruction.

Watanabe, S et al.| Pulmonary nodule volumetric accuracy of a deep learning- based reconstruction algorithm in low- dose computed tomography: A phantom study | Physica Medica (2022)

Mikayama, R et al. | Deep-learning reconstruction for ultra- low- dose lung CT: volumetric measurement accuracy and reproducibility of artificial groundglass nodules in a phantom study|The British Journal of Radiology (2022)

Keiichi Nomura et al. | Radiation Dose Reduction for Computed Tomography Localizer Radiography Using an Ag Additional Filter | J Comput Assist Tomogr (2021)

Ortlieb, A. C et al. | Impact of Morphotype on Image Quality and Diagnostic Performance of Ultra-Low-Dose Chest CT | Journal of Clinical Medicine (2021)

Singh R et al. | Image Quality and Lesion Detection on Deep Learning Reconstruction and Iterative Reconstruction of Submillisievert Chest and Abdominal CT | American Journal of Roentgenology (2020)

Yanagawa, M et al. | Lung adenocarcinoma at CT with 0.25- mm section thickness and a 2048 matrix: high-spatial-resolution imaging for predicting invasiveness |Radiology (2020)

Tsubamoto, M et al. | Ultra high-resolution computed tomography with 1024-matrix: Comparison with 512-matrix for the evaluation of pulmonary nodules. |European Journal of Radiology (2020)