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 hier à 15:10 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

Voir la fiche de l’auteur

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

04 Sep

13:30

Dans une étude publiée dans Radiology, le scanner à comptage photoniques (PCCT) a démontré des performances similaires à celles de l’IRM pour la caractérisation des lésions et la détection de lésions supplémentaires du sein, avec de meilleures performances pour l’évaluation des métastases ganglionnaires.

9:40

L'IA est capable de localiser le cœur et de produire automatiquement des images dynamiques de cet organe sur des examens d'IRM du fœtus, conclut une étude parue dans EJR. Ces performances répondent à un obstacle clé à l’adoption clinique de cette modalité.

7:00

03 Sep

17:30

L’IA permettrait d’automatiser la localisation du cœur fœtal sur les IRM et la reconstruction des images cardiaques dynamiques. Selon une étude, les images obtenues sont de qualité comparable à celles produites manuellement.

11:29

Des chercheurs auraient développé et validé un modèle radiomique basé sur le coefficient de diffusion apparent (ADC) pour détecter le cancer de la prostate cliniquement significatif (csPCa) chez les patients présentant des lésions PI-RADS 3. Le modèle aurait démontré son efficacité dans la cohorte d’entraînement et des performances modérées lors de la validation externe.

7:28

Une étude démontre qu’un système d’entraînement adaptatif personnalisé basé sur l’IA améliore significativement les performances des lecteurs de mammographie. Tous les participants ont atteint le seuil de performance prédéfini après deux à cinq séances de formation, chacune comprenant entre 35 et 66 cas obtenus sur 1 à 8 mois.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR