Diagnostic du cancer du sein

Une méta-analyse démontre l’efficacité du deep learning en IRM mammaire

Une méta-analyse publiée dans la revue European radiology a démontré que les modèles d’apprentissage profond utilisés pour le diagnostic du cancer du sein par IRM atteignent des performances élevées. Ces outils pourraient permettre, selon les chercheurs, d’améliorer la précision diagnostique de l’IRM mammaire en étant intégrés dans le flux de travail des radiologues.

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Les résultats d'une étude ont mis en lumière la robustesse des modèles d'apprentissage profond dans diverses conditions d’imagerie et démontré une grande précision dans le diagnostic du cancer du sein à l’aide de l’IRM, révèlent les chercheurs (photo d'illustration). D. R.

Une étude parue dans European radiology [1] a évalué les performances des modèles d’apprentissage profond (deep learning, DL) pour le diagnostic du cancer du sein par IRM. Selon les auteurs de l’étude, l’évaluation et le perfectionnement continus de ces algorithmes sont essentiels pour garantir leur praticité dans le cadre clinique. Ils se sont alors penchés sur les capacités des modèles DL à améliorer la précision diagnostique de l’IRM mammaire, en relevant des défis tels que le surajustement et l’hétérogénéité dans les conceptions d’étude et les séquences d’imagerie.

Sélection des études et évaluation de la qualité

Pour ce faire, les auteurs de l’étude ont effectué une recherche documentaire d’études rétrospectives publiées de janvier 2015 à février 2024 sur Web of Science, PubMed et IEEE Xplore, celles-ci rapportant des modèles de DL pour le diagnostic du cancer du sein et leur performance. Enfin, pour évaluer la qualité et le risque de biais, les chercheurs ont utilisé l’outil d’éval

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

  1. Abdullah KA, Marziali S, Nanaa M, et al (2025) Deep learning-based breast cancer diagnosis in breast MRI: systematic review and meta-analysis. Eur Radiol. https://doi.org/10.1007/s00330-025-11406-6

Spécialité médicale

Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

cancer du sein IRM mammaire apprentissage profond

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