Afin de parfaire leur formation en imagerie pelvienne oncologique et d'acquérir les clés pour participer à une RCP d'oncologie pelvienne, Forcomed propose aux radiologues une formation en e-learning sur l'IRM de la pathologie maligne du pelvis.
Forcomed propose une formation à distance et à la demande ciblée sur l’IRM de la pathologie du pelvis féminin.
Le programme d’enseignement débute par la définition des grands types de pathologies utérines et ovariennes et les protocoles IRM qui s’y appliquent. Il est suivi d’une présentation des cancers pelviens et d’une caractérisation des tumeurs ovariennes.
Cette session est conçue pour travailler les éléments clés afin de participer à une RCP d'oncologie pelvienne. Elle permet de reconnaitre les grands types de pathologies, d'établir les protocoles d'IRM dédiés et de développer une connaissance précise du FIGO.
Cette formation est accessible à la demande après paiement par carte bancaire. Le programme détaillé et la procédure d'inscription sont accessibles ICI.
Le niveau de risque de cancer du sein identifié par l’IA sur les examens de dépistage manque de précision. Le niveau de risque intermédiaire entraine souvent des faux positifs, ce qui a conduit des chercheurs à réaliser une étude à grande échelle, publiée dans l’American Journal of Radiology (AJR),...
10/09/2025 -
Une stratégie de lecture hybride pour la mammographie de dépistage, développée par des chercheurs néerlandais et déployée rétrospectivement sur plus de 40 000 examens, a permis de réduire la charge de travail des radiologues de 38 % sans modifier les taux de rappel ni de détection du cancer. L'étude...
03/09/2025 -
Les algorithmes soumis à un challenge d'IA organisé par la Radiological Society of North America (RSNA) ont montré d'excellentes performances pour la détection des cancers du sein sur les images mammographiques. Ces outils augmentent la sensibilité du dépistage tout en maintenant de faibles taux de...
22/08/2025 -
Prédire la réponse pathologique complète à la chimiothérapie néoadjuvante pour un cancer du sein triple négatif, tel est le but d’une étude publiée dans l’American Journal of Roentgenology et réalisée par une équipe de chercheurs chinois. Ils ont conçu un modèle intégrant l’IRM initiale pour identif...
19/08/2025 -
Un modèle d’IA entraîné à partir des données issues de 10 000 IRM mammaires avec injection de produit de contraste pourrait décrire avec précision la localisation des tumeurs et pourrait surpasser les modèles de référence à des fins de triage. C’est ce que présente une étude publiée dans la Revue Ra...
08/08/2025 -
Un algorithme d'IA pour aider au dépistage du cancer du sein pourrait améliorer les performances de la tomosynthèse. C’est ce que montre une étude publiée dans la Revue Radiology dans laquelle l’Ia est capable d’identifier plus d’un tiers des cancers d'intervalle.
01/08/2025 -
Malgré l’essor de la tomosynthèse, des cas de faux négatifs ou de non-détection de cancers subsistent lors du dépistage du cancer du sein utilisant cette technologie. Une étude publiée dans la Revue European Radiology tente de classer les cancers non détectés en vrais ou faux négatifs en évaluant l’...
02/07/2025 -
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