Recherche

Une nouvelle méthode pour diagnostiquer plus rapidement les lésions de l’ovaire

Une étude rétrospective a évalué la précision du diagnostic par intelligence artificielle des lésions ovariennes repérées par une IRM. Les performances relevées sont proches de celles des radiologues.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 03/09/25 à 7:00, mise à jour le 09/09/25 à 12:30 Lecture 1 min.

Le système, entraîné à reconnaître les caractéristiques de tumeurs bénignes et malignes, a obtenu des résultats proches à ceux des radiologues expérimentés (photo d'illustration). © Winfield J. M. et coll. | British Journal of Radiology

L'intelligence artificielle peut-elle aider à classer les lésions ovariennes repérées sur une IRM ? C'est ce qu'a cherché à découvrir un groupe de chercheurs de l'université Johns Hopkins à Baltimore (Maryland, États-Unis), dont les résultats sont parus dans la revue Radiology, le 5 août dernier [1].

Aussi précis que des radiologues

Les chercheurs ont associé un outil d’intelligence artificielle conçu par Meta, le Segment Anything Model (SAM), à un réseau de neurones DenseNet-121. L’algorithme SAM permet de segmenter automatiquement les lésions visibles à l’IRM. Une étape qui peut s'avérer longue quand elle est réalisée par un radiologue. « Nous avons réduit le temps de traitement de chaque lésion de 4 minutes », précisent les auteurs de l'étude. Ces derniers se sont basés sur les données recueillies entre 2008 à 2020 dans trois établissements, deux américains et un taïwanais, ce qui représente 621 lésions au total. Cette segmentation automatique a atteint un indice de précision (dice co

Il vous reste 53% 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

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Hsu W-C, Wang Y, Wu Y-F, et al (2025) MRI-based Ovarian Lesion Classification via a Foundation Segmentation Model and Multimodal Analysis: A Multicenter Study. Radiology 316:e243412. https://doi.org/10.1148/radiol.243412.

Spécialité médicale

Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

cancer de l ovaire

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

20 Oct

16:02

Une méta-analyse de 13 articles constate l'absence de preuves ou des preuves contradictoires de l'intérêt d'utiliser des agents antispasmodiques pour améliorer la qualité d'image de l'IRM pelvienne.

13:07

Un Mammobile va sillonner la région Provence-Alpes-Côte d’Azur début 2026, afin de renforcer le dépistage du cancer du sein, informe le média ledauphine.com.

7:14

Des chercheurs de l'école de médecine Keck de l’université de Californie du Sud ont créé la première méthode pour mesurer de manière non invasive les pouls microscopiques des vaisseaux sanguins dans le cerveau humain. À l’aide de l’IRM 7T avancée, ils ont constaté que ces minuscules pulsations se renforçaient avec l’âge et le risque vasculaire, perturbant les systèmes d’élimination des déchets du cerveau. (Étude)

7:00

17 Oct

15:09

L’IRM mammaire multiparamétrique aide à évaluer les calcifications mammographiques BI-RADS de catégorie 4a/4b sans biopsie. Les caractéristiques DWI ou IRM quantitative peuvent ne pas améliorer davantage les performances diagnostiques, suggère une étude publiée dans European journal of radiology.

15:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR