Calculateur de risque PIRADS

L’ajout du deep learning améliorerait l’évaluation du risque du patient avant la biopsie

Une étude publiée dans European Radiology à démontré que l’évaluation entièrement automatisée par Deep Learning de l’IRM peut être similaire et complémentaire à l'évaluation clinique PI-RADS, sans compromettre les performances diagnostiques.

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Le 26/08/24 à 7:00 Lecture 2 min.

« L’évaluation entièrement automatisée par DL de l’IRM de la prostate confirme non seulement ses performances similaires à celles de l’évaluation clinique PI-RADS, mais démontre également sa complémentarité avec cette dernière », concluent les chercheurs. D. R. (Photo d'illustration)

L’IRM multiparamétrique (IRMmp) améliore la détection des cancers de la prostate significatifs et guide les décisions de biopsie grâce à des outils de calcul de risque, bien que la variabilité de l'évaluation clinique limite son efficacité, a rappelé une étude publiée dans European Radiology. Ainsi l’apprentissage automatique sous forme d’apprentissage profond par des réseaux neuronaux convolutifs dans l’analyse automatisée de l’IRM de la prostate a permis une détection similaire à l’évaluation clinique PI-RADS par les radiologues, ont indiqué les chercheurs.

Réévaluer la qualité diagnostique des calculateurs de risque

L'étude avait pour but de réévaluer les calculateurs de risques (RC) établis pour l’évaluation du risque de cancer de la prostate afin de déterminer si l’évaluation clinique PI-RADS et l’évaluation IRM de la prostate entièrement automatisée fonctionnent de manière similaire dans de tels modèles, et si le bénéfice supplémentaire est obtenu lorsque les deux sont combinés

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Spécialité médicale

Urologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

cancer de la prostate IRM multiparamétrique apprentissage profond

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