Les mammographies et les échographies sont des examens recommandés pour détecter le cancer du sein. Toutefois, chez les femmes au tissu mammaire dense, les images peuvent être dégradées par un « brouillage acoustique » : la dispersion du son fait qu’un kyste bénin rempli de liquide, qui devrait apparaître noir, peut sembler gris et être confondu avec une masse solide.
Des chercheurs proposent une méthode de traitement du signal échographique basée sur la cohérence, c’est‑à‑dire la mesure de la similarité des signaux avec leurs voisins, plutôt que sur l’amplitude seule. Cette approche n’altère pas la production des ondes ultrasonores ; elle modifie le traitement des signaux pour produire des images plus nettes et réduire les artefacts du brouillage acoustique. Le système calcule aussi un score numérique pour chaque masse : seules les masses au‑dessus d’un seuil sont considérées préoccupantes, et la combinaison image visuelle + score donne la plus grande amélioration.
Dans une étude de 132 patients, la nouvelle méthode a permis d’identifier correctement les masses dans 96% des cas, contre 67% avec les outils échographiques conventionnels. La coauteure Muyinatu "Bisi" Bell affirme que cela changera la façon de diagnostiquer le cancer du sein et évitera des biopsies inutiles. Eniola Oluyemi, radiologue diagnostique, note que la technique peut réduire les faux positifs, les examens de suivi et les biopsies.
Les chercheurs indiquent que des intelligences artificielles existent déjà pour distinguer masses bénignes et cancéreuses sur images échographiques, et qu’une combinaison de la nouvelle méthode et de l’IA pourrait permettre des décisions plus rapides dès la première consultation. Le travail paraît dans Radiology Advances; il a été soutenu par les National Institutes of Health. Source : Johns Hopkins University.
Mots difficiles
- brouillage acoustique — perturbation des images causée par le son
- cohérence — mesure de similarité entre signaux voisins
- amplitude — intensité d’un signal ou d’une onde
- artefact — élément d’image non réel causé par l’appareilartefacts
- seuil — valeur numérique qui sépare deux catégories
- faux positif — résultat positif alors que maladie absentefaux positifs
- biopsie — prélèvement de tissu pour examen médicalbiopsies
Astuce : survolez, mettez le focus ou touchez les mots en surbrillance dans l’article pour voir des définitions rapides pendant que vous lisez ou écoutez.
Questions de discussion
- Pensez-vous qu’il serait utile d’utiliser la combinaison de cette méthode et de l’IA dès la première consultation ? Pourquoi ?
- Quels avantages et quels risques voyez-vous à réduire le nombre de biopsies grâce à une meilleure imagerie ?
- Comment l’amélioration de la netteté des images pourrait-elle changer le travail des radiologues et le parcours des patientes ?
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