Segmentation mammaire entièrement automatisée sur des images de tomodensitométrie mammaire en spirale

Une véritable avancée dans le diagnostic du cancer du sein

Le cancer du sein est le cancer le plus diagnostiqué et la principale cause de décès par cancer chez les femmes dans le monde. La densité mammaire affecte le risque de développer un cancer du sein. Dans le même temps, la sensibilité des mammographies diminue avec une densité mammaire élevée en raison des effets de masquage.

Pour réduire le taux de mortalité par cancer du sein grâce à un diagnostic précoce, des technologies d'imagerie mammaire telles que la tomodensitométrie mammaire nu:view ont été développées et des études d'évaluation du risque de cancer du sein basées sur ces images ont été menées.

L'Universitätsspital Zürich a proposé une méthode de segmentation entièrement automatisée pour la tomodensitométrie mammaire en spirale, qui est nécessaire pour évaluer correctement la densité mammaire quantitative.

Les résultats:

> La segmentation automatique a bien coïncidé avec la lecture de l'expert humain.

> L'estimation de la segmentation et de la densité mammaire a démontré qu'une segmentation précise est importante pour éviter un biais important dans l'analyse de la densité mammaire.

> Cette méthode a permis une quantification précise de la densité mammaire et de la quantité de tissu glandulaire directement liée au risque de cancer du sein.

--> Cette méthode de segmentation peut en principe être appliquée comme un outil autonome, par exemple, pour fournir la description des structures individuelles du tissu mammaire et compléter les logiciels existants dans le flux de travail clinique.

Une véritable avancée dans le diagnostic du cancer du sein!

Lire l'étude complète : https://aapm.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/acm2.13726