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Un modèle de deep learning pour identifier les calcifications artérielles mammaires

MERCREDI 27 SEPTEMBRE 2023 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

La calcification artérielle mammaire identifiée à la mammographie est considérée comme un prédicateur de la maladie cardiovasculaire. Une étude italienne publiée dans la Revue European Radiology teste un modèle de deep learning capable d’identifier les mammographies avec et sans calcification artérielle mammaire pour automatiser la prévention.

European Radiology

Les approches traditionnelles d'évaluation du risque cardiovasculaire semblent moins efficaces chez les femmes puisque jusqu'à 20 % des événements indésirables cardiovasculaires chez les femmes surviennent en l'absence de facteurs de risque traditionnels. C’est la raison pour laquelle des biomarqueurs d’imagerie innovants susceptibles d’améliorer la stratification du risque cardiovasculaire chez les femmes font l’objet de recherche récentes.

La calcification artérielle mammaire comme prédicteur de la maladie cardiovasculaire

Ainsi, la littérature scientifique cible les calcifications artérielles mammaires (CAM), apparaissant fortuitement sur les mammographies, comme un prédicteur du risque cardiovasculaire spécifique au sexe féminin. Leur prévalence approximative a été estimée à environ 13 %, la présence de CAM étant associée à un risque accru de 1,23 de maladies cardiovasculaires chez les femmes et a une précision diagnostique plus élevée que les autres facteurs de risque cardiovasculaire traditionnels chez les femmes asymptomatiques d'âge moyen, en particulier de moins de 60 ans.

Sans prendre en compte les facteurs de risque de la maladie cardiovasculaire, et bien que la CAM varie considérablement en taille, longueur et densité, plusieurs méthodes d'estimation de la charge en CAM ont été proposées, soit avec une notation semi-quantitative, soit avec une notation quantitative basée sur une segmentation automatisée. Malgré des résultats prometteurs, ces algorithmes nécessitaient encore de longues annotations manuelles pour un grand nombre d’images lors de leur formation. À l’inverse, les algorithmes de deep learning formés pour la détection de la CAM à l’aide d’une simple classification dichotomique pourraient fournir une plus grande robustesse et une participation humaine moindre.

Les annotations BAC positif (BAC+) et BAC négatif (BAC−) pourraient donc être adoptées à la place d’une segmentation manuelle complète du BAC, et tout au long de ce travail, nous qualifierons la première de « supervision faible » par opposition à la seconde. Une étude italienne publiée dans la Revue European Radiology se propose de développer un réseau de neurones (CNN) profond faiblement supervisé, capable de distinguer les mammographies avec et sans CAM. Les chercheurs s’attachent, de plus, à obtenir une estimation de la charge d’alcoolémie, en tant que facteur de risque de la maladie cardiovasculaire, comme sous-produit de l’algorithme de détection.

Un modèle de deep learning pour distinguer les mammographies avec et sans calcification artérielle mammaire

Dans cette étude rétrospective, quatre lecteurs ont qualifié les mammographies à quatre incidences de CAM positif (CAM+) ou de CAM négatif (CAM−) au niveau de l'image. Les chercheurs ont entraîné un CNN pour discriminer les mammographies CAM+ et CAM− . La précision, le score F1 et l'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUC-ROC) ont été utilisés pour évaluer les performances diagnostiques de l’outil. Les prédictions des zones calcifiées ont été générées à l'aide de la méthode de cartographie d'activation de classe pondérée par gradient (Grad-CAM++) et leur corrélation avec la mesure manuelle de la longueur du BAC dans un sous-ensemble de cas.

Ce protocole a mis inclus 1 493 femmes (198 BAC+) avec un âge médian de 59 ans, réparties dans un ensemble de formation de 410 cas (1 640 vues, 398 BAC+), un ensemble de validation de 222 cas (888 vues, 89 BAC+), et ensemble test de 229 cas (916 vues, 94 BAC+). La précision, le score F1 et l'AUC-ROC étaient de 0,94, 0,86 et 0,98 dans l'ensemble d'entraînement ; 0,96, 0,74 et 0,96 dans l'ensemble de validation ; et 0,97, 0,80 et 0,95 dans l'ensemble de test, respectivement. Dans 112 vues analysées, les prédictions Grad-CAM++ affichaient une forte corrélation avec la longueur mesurée de la CAM. Ce modèle montre donc des performances prometteuses dans la détection du BAC et dans la quantification de la charge de CAM, montrant une forte corrélation avec les mesures manuelles.

Bruno Benque avec European Radiology


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