Intelligence Artificielle pour la mammographie et tomosynthèse
ProFound AI pour la mammographie 2D et ProFound AI pour la tomosynthèse ont été conçus pour analyser rapidement et précisément chaque image et fournir aux radiologues des informations clés. En effet, l’algorithme attribue un score à chaque détection de lésion et à chaque cas dans sa totalité ; ces scores représentent la certitude de l’algorithme qu’une lésion ou un cas est malin.
Ces informations servent de guide aux radiologues dans la prise de décision clinique. Enfin, ProFound AI est une plateforme qui permet également d’améliorer la performance de détection via des mises à jour régulières.
Tomosynthèse liée à la mammographie
La tomosynthèse correspond à la réalisation d’une exploration mammographique, à l’aide d’un mammographe numérique plein champ, permettant une acquisition volumique du sein (3D).
Elle repose sur la rotation d’un tube à rayons X, autour d’un point proche du détecteur, ce qui permet l’acquisition d’une série d’images mammographiques en 2 dimensions (2D) d’un sein comprimé, sous différents angles ; chacune de ces expositions est réalisée à dose réduite et, à partir des différentes projections 2D acquises, le volume du sein (en 3D) est alors reconstruit grâce à un algorithme mathématique complexe. Le volume du sein peut être visualisé, en balayant l’ensemble des images reconstruites en coupe épaisse (1 mm en général) dans des plans parallèles au détecteur. La compression du sein est similaire à celle réalisée sur un mammographe classique. Le temps de compression est en revanche plus long (5 à 6 secondes).
La tomosynthèse mammaire fournit des images en 3 dimensions alors qu’une mammographie bidimensionnelle ne permet que l’exploitation d’images en 2D à incidence frontale ou oblique. La superposition des coupes produit ainsi une image plus claire et plus nette du sein sans augmenter l’irradiation.
C’est également un moyen d’éliminer l’une des principales limitations de la mammographie conventionnelle, à savoir la superposition des tissus mammaires sur l’image projetée pour les patientes présentant des structures denses. Une densité mammaire importante altère la fiabilité de la mammographie numérique engendrant ainsi une prépondérance des faux négatifs et faux positifs. En effet, cette déformation peut induire en erreur l’identification de la nature d’une masse suspecte, et ce, à cause d’une mauvaise appréciation du positionnement et de la forme de micronodules.
Les informations complémentaires apportées par la tomosynthèse évitent également l’atténuation du faisceau incident pouvant occulter des micronodules sur l’image projetée. Cette caractéristique propre à l’exploitation d’images en 3 dimensions améliore la détection mais aussi la localisation et la caractérisation lésionnelle. De manière générale, les dernières études publiées semblent converger sur le fait que le recours à l’imagerie mammaire par tomosynthèse contribue à un meilleur dépistage et diagnostic tout en réduisant le taux de rappel.
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