Aide au diagnostic

L’IA prometteuse en échographie du sein malgré ses limites

Une session de l’ECR 2023 a fait le point sur les avancées de l’intelligence artificielle en échographie mammaire. Si ses résultats dépendent encore trop de l’opérateur, la lecture automatique des échographies montre de bonnes performances pour la détection et la classification des lésions.

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Le 13/03/23 à 16:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:23 Lecture 4 min.

Par rapport à la mammographie, l'utilisation de l'IA en échographie se confronte à des limites techniques significatives, a expliqué Tamar Sella. Capture d'écran ECR 2023

L’exercice est désormais un incontournable des rassemblements scientifiques : plusieurs sessions du Congrès européen de radiologie 2023 ont fait l’état de lieux des applications de l’intelligence artificielle (IA) dans différentes surspécialités. Vendredi 3 mars, c’était l’imagerie du sein. Parmi les trois intervenantes, Tamar Sella, cheffe de l’unité d’imagerie du sein du CHU Hadassah, à Jérusalem (Israël), a fait le point sur l’IA en échographie mammaire.

Une fiabilité dépendante de l’opérateur

« L’IA a le potentiel d’améliorer la précision de l’échographie mammaire en fournissant une analyse automatique et objective des données d’imagerie, sans être affectée par la fatigue des radiologues », entame-t-elle. Toutefois, par rapport à la mammographie, son utilisation en échographie se confronte à des limites techniques significatives. Pour commencer, les données disponibles pour l’entraînement sont encore peu nombreuses. « C’est un problème, en particulier pour les lésions rares ou peu co

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Brunetti N., Calabrese M., Martinoli C. et coll., « Artificial intelligence in ultrasound: from diagnosis to prognosis-a rapid review », Diagnostics, 2023, vol. 123, n°1 : 58. DOI : 10.3390/diagnostics13010058
  2. Byra M., Galperin M., Ojeda-Fournier H. et coll., « Breast mass classification in sonography with transfer learning using a deep convolutional neural network and color conversion », Medical Physics, février 2019, vol. 46, n° 2, p. 746-755. DOI : 10.1002/mp.13361.
  3. Huang Y., Han L., Dou H. et coll., « Two-stage CNNs for computerized BI-RADS categorization in breast ultasound images », BioMedical Engineering Online, 2019, vol. 18, n° 8. DOI : 10.1186/s12938-019-0626-5
  4. Hejduk P., Marcon M., Unkelbach J. t coll., « Fully automatic classification of automated breast ultrasound (ABUS) imaging according to BI-RADS using a deep convolutional neural network », European Radiology, juillet 2022, vol. 32, p. 4868-4878. DOI : https://10.1007/s00330-022-08558-0
  5. Wu L., Ye W., Liu Y. et coll., « An integrated deep learning model for the prediction of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy with serial ultrasonography in breast cancer patients: a multicentre retrospective study », Breast Cancer Research, novembre 2022, vol. 24, n° 1 : 81. DOI : 10.1186/s13058-022-01580-6.
  6. Jiang M., Zhang D., Tang S.-C. et coll., « Deep learning with convolutional neural network in the assessment of breast cancer molecuoar subtipes based on US images: a multicenter prospective study », European Radiology, juin 2021, vol. 31, n° 6, p. 3673-3682. DOI : https://doi.org/10.1007/s00330-020-07544-8.
  7. Ye H., Hang J., Zhang M. et coll., « Automatic identification of triple negative breast cancer in ultrasonography using a deep convolutional neural network », Scientific Reports, vol. 11, n° 20474. DOI : 10.1038/s41598-021-00018-x

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