Intelligence artificielle

Le modèle « YOLO » efficace pour détecter les lésions anormales sur les mammographies

Une étude a évalué un modèle basé sur le réseau d’apprentissage profond You-Only-Look-Once (YOLO) pour détecter et classifier simultanément les lésions suspectes sur les mammographies lors de leur dépistage actuel. Il a atteint 92 % de précision dans le classement des mammographies normales.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 27/07/22 à 7:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:23 Lecture 3 min.

Exemple de mammographies réalisées à 2,5 années d'intervalle chez la même patiente. À gauche, l'examen antérieur apparaît normal. À droite, l'examen « actuel » révèle la présence d'une masse. © Baccouche A. et coll.

Environ 10 % à 30 % des cas de cancer sont manqués lors de la mammographie de dépistage, selon Asma Baccouche, membre du département de sciences informatiques et d’ingénierie de l’université de Louisville, Kentucky (États-Unis), et ses confrères de l’université du Mississipi (États-Unis) et de Bilbao (Espagne). Ces ratages génèrent « un taux de faux négatifs allant jusqu’à 50 % selon le type de lésions et la densité mammaire », rappellent-ils en introduction d’un article de la revue Computer Methods and Programs in Biomédicine [1].

You only look once

Dans cette publication parue en juin 2022, ils présentent les recherches qu’ils ont menées sur un modèle de fusion de bout en bout (end-to-end) basé sur le réseau d’apprentissage profond You-Only-Look-Once (YOLO) et capable de simultanément détecter et classer les lésions mammaires suspectes sur les mammographies numériques. Ils ont travaillé sur une base de données privée de 413 examens réalisés auprès de 230 patientes, dont chacune avait p

Il vous reste 75% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Solenn Duplessy

Bibliographie

  1. Baccouche A., Garcia-Zapirain E., et coll., « Early detection and classification of abnormality in prior mammograms using image-to-image translation and YOLO techniques », Computer Methods and Programs in Biomedicine, juin 2022, vol. 221, 106884. DOI : 10.1016/j.cmpb.2022.106884.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

22 Nov

16:00

Pour les patients non obèses, l’utilisation combinée d’une faible tension du tube (60 kVp) et d’un nouvel algorithme de reconstruction d’images par apprentissage profond (ClearInfinity, DLIR-CI) peut préserver la qualité de l’image tout en permettant des économies de dose de rayonnement et de produit de contraste pour le scanner aortique (étude).

14:39

La découverte fortuite d’anciens accidents vasculaires cérébraux lors d'examens de scanner permettrait aux cliniciens de mettre en place des mesures qui pourraient bénéficier à 100 000 à 200 000 patients par an aux États-Unis pour prévenir de futurs AVC (étude).

7:30

Le Sénat a adopté le 19 novembre un amendement gouvernemental au PLFSS 2025 qui prévoit d'exonérer de cotisations pour l'assurance vieillesse les médecins en situation de cumul emploi-retraite qui exercent dans les zones sous-denses. La Caisse autonome de retraite des médecins français (CARMF) s'alarme dans un communiqué des conséquences de cette mesure.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR