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.

Spécialité médicale

Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

Mammographie

Mots-clés

cancer du sein dépistage du cancer du sein

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

17 Jan

16:31

Un arrêté publié dans le Journal officiel du 14 janvier 2025 a inscrit des électrodes aiguilles de radiofréquence COOL-TIP E SERIES® (MEDTRONIC France) sur la liste des produits et prestations remboursables.

15:00

12:04

Un protocole abrégé d'IRM (T2 + DWI + HBP) s'est montré prometteur pour la détection du carcinome hépatocellulaire, avec une efficacité diagnostique « relativement élevée », dans le cadre d'une étude présentée dans Academic Radiology.

7:30

Chez les femmes ayant des antécédents personnels de cancer du sein, la surveillance par IRM était associée à une probabilité plus faible de cancer du sein secondaire avancé avant et après l’appariement par score de propension (PSM), conclut une étude parue dans Radiography.

7:00

16 Jan

15:53

L'implication des radiologues dans l'évaluation par les pairs du contourage des cibles des traitements de radiothérapie est associée à une augmentation significative du taux de changements cliniquement significatifs de ces cibles, selon une méta-analyse parue dans JAMA Network Open.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR