Contexte : l’amincissement pariétale et la graisse intra-myocardique caractérisés par scanner sont associés à la localisation des cicatrices et des zones arythmogènes chez les patients bénéficiant d’ablation par cathéter pour tachycardie ventriculaire (TV) post-infarctus. Cependant, le traitement d’image nécessaire reste long et opérateur dépendant. Objectifs : développer une méthode automatique pour la segmentation de la paroi ventriculaire gauche (VG) permettant une cartographie de l’épaisseur et de la graisse myocardique, et rapporter ses corrélations cliniques et sa relation avec la distribution des cicatrices imagées par IRM. Méthodes : un algorithme d’apprentissage profond a été entraîné sur une base de 500 scanners avec vérité-terrain disponible pour la segmentation de la paroi VG. A partir de la segmentation de paroi, l’épaisseur et la graisse pariétale étaient automatiquement quantifiées. Cette méthode était appliquée sur une seconde population de 78 patients avec antécédent d’infarctus et ayant eu un scanner et une IRM avec rehaussement tardif (RT) disponibles. Les IRM étaient segmentées manuellement pour quantifier le volume de cicatrice et la distribution de la transmuralité cicatricielle. La précision de la segmentation automatique au scanner était rapportée, et sa reproductibilité inter-étude était analysée sur un sous-groupe de patients ayant bénéficié de 2 acquisitions scannographiques rapprochées. Les corrélations cliniques de l’amincissement pariétal et de la graisse étaient analysées. Les scanners et IRM étaient recalés afin d’étudier l a relation entre épaisseur et transmuralité cicatricielle à l’échelle segmentaire. Résultats : la méthode d’apprentissage automatique montrait une précision millimétrique et une reproductibilité inter-étude infra-millimétrique pour la mesure de l’épaisseur de la paroi du VG. Appliquée sur notre population de 78 patients avec séquelle d’infarctus et scanner et IRM disponibles (âge 63±14, 85% hommes, FEVG 47±13%), les quantifications automatiques d’amincissement et de graisse étaient étroitement associées au volume de cicatrice à l’IRM, ainsi qu’à la présence d’arythmie ventriculaire. Contrairement au volume de cicatrice IRM, l’amincissement et la graisse au scanner étaient des marqueurs du vieillissement de la cicatrice. La surface d’amincissement sévère (<2mm) était la caractéristique d’imagerie la plus étroitement associée à l’arythmie, indépendamment de la FEVG ou du volume de cicatrice IRM. La distribution régionale de l’amincissement correspondait à celle de la transmuralité cicatricielle dans les infarctus de plus de 5 ans, tandis que cette relation était faible ou absente dans les infarctus plus récents. Conclusions : la méthode proposée permet une mesure précise et extrêmement reproductible de l’épaisseur de la paroi VG. Une telle caractérisation par scanner apporte une valeur incrémentale à l’IRM pour l’évaluation des cicatrices post-infarctus. En captant des traits associés au vieillissement de l’infarctus, le scanner documente la maturation de la cicatrice vers un substrat arythmogène. Ces résultats ouvrent des perspectives dans la stratification du risque rythmique et dans le guidage de l’ablation de TV post-infarctus.