Publicité

Mammographie: mesurer la pression et non pas la force de compression

21/11/2014
De Rédaction

  Il existe une forte variation dans les pratiques de la mammographie, quand à la pression exercée sur les seins des patientes. Le Pr Woutjan Branderhorst propose de réaliser un protocole basé sur une pression cible, qui permettrait de réduire la douleur des patientes, ainsi que les doses de rayonnement, et d’obtenir une bonne qualité d’image. Il présentera son étude lors du congrès RSNA 2014.  

 

La compression du sein est nécessaire en mammographie pour optimiser la qualité d'image et réduire au minimum la dose de rayonnement absorbée. Cependant, la compression mécanique du sein durant la mammographie provoque souvent inconfort et douleur et dissuade certaines femmes de la mammographie de dépistage.

 

De 3 à 30 kPa suivant les pratiques régionales

Le manipulateur doit ajuster la force de compression en fonction de la taille des seins, de leur composition et de la tolérance de la patiente à la douleur. Les habitudes de travail font que la compression est plus ou moins forte suivant les régions du globe, allant de moins de 3 kilopascals (kPa) à plus de 30 kPa. "Cela signifie que le sein peut être quelquefois pas compressé du tout, ce qui augmente les risques de dégradation de la qualité de l'image et une dose de rayonnement supplémentaire", a déclaré le Pr Woutjan Branderhorst, chercheur au Département de génie biomédical et de physique à l'Académie médicale centre à Amsterdam.

 

Trouver un protocole basé sur la pression et non pas sur la force

Le Dr Branderhorst et ses collègues ont émis l'hypothèse qu'un protocole de compression basée sur la pression plutôt que la force pourrait réduire la douleur et de la variabilité des pratiques. La force est l'incidence totale d'un objet sur un autre, alors que la pression est le rapport de la force à la surface sur laquelle il est appliqué. Les chercheurs ont développé un dispositif qui affiche la pression moyenne pendant la compression et étudié ses effets dans une randomisée en double aveugle sur 433 femmes asymptomatiques candidates à la mammographie de dépistage.

 

Moins de douleur et une bonne qualité d’image à 10 kPa

Trois des quatre compressions pour chaque participante ont été effectuées à une force cible de 14 décanewtons (daN), la quatrième à une pression cible de 10 kPa. Les participantes ont évalué la douleur sur une échelle d'évaluation numérique, et trois radiologues expérimentés pour le dépistage du sein on observé la qualité des images. Il en ressort que la pression de 10 kPa ne compromet pas la dose de rayonnement ou la qualité d'image, et, en moyenne, les femmes ont signalé une douleur plus faible que sous une force de 14 daN.

 

Les implications de cette étude sont potentiellement importants, indique le Dr Branderhorst. La normalisation de la pression pourrait aider à éviter une grande quantité de douleurs inutiles et à optimiser la dose de rayonnement sans nuire à la qualité de l'image. Le dispositif qui affiche la pression moyenne est facilement adaptable aux systèmes de mammographie existants, selon le Dr Branderhorst. Reste à déterminer, par d’autres recherches, si la pression de 10 kPa est la cible optimale.

 

SUR LE MÊME THÈME

IA & Données

Trouver le modèle qui puisse efficacement intégrer l'IA dans le flux de travail du radiologue

Le médecin-chercheur Eric J. Topol et le spécialiste en IA de Harvard, Pranav Rajpurkar plaident en faveur d'une séparation claire des rôles entre les systèmes d'IA et les radiologues dans un éditorial publié dans la Revue Radiology. Ils proposent un cadre que les radiologues doivent adapter à leurs...

28/08/2025 -

IA & Données
Un acteur français de l'IA propose deux outils TDM pour la détection du cancer

Un acteur français de l'IA propose deux outils TDM pour la détection du cancer

Gleamer, acteur française de l’IA médicale, a lancé en juillet dernier sa suite OncoView destinée à assister les radiologues dans la détection précoce du cancer par densitométrie (TDM).

22/08/2025 -

IA & Données
Un réseau de radiologues français conclut un accord avec un fournisseur d'IA pour le diagnostic

Un réseau de radiologues français conclut un accord avec un fournisseur d'IA pour le diagnostic

Gleamer a annoncé, le 10 Juillet 2025, la signature d’un partenariat stratégique avec le réseau France Imageries Territoires (FIT) pour le déploiement des solutions Gleamer Copilot® dans l’ensemble des centres d’imagerie du réseau FIT.

29/07/2025 -

IA & Données
Les comptes rendus radiologiques ne sont pas près de passer par GPT-4
Abonné(e)

Les comptes rendus radiologiques ne sont pas près de passer par GPT-4

Les grands modèles de langage multimodaux seraient-ils capables de réaliser des comptes rendus radiologiques ? Des résultats d’essais contradictoires troublent le ressenti sur les possibilités de GPT-4V, un modèle qui se concentre uniquement sur la précision diagnostique. Une étude publiée dans la R...

21/07/2025 -

IA & Données
Un nouvel outil d'extraction de données spécialisé en radiologie

Un nouvel outil d'extraction de données spécialisé en radiologie

Les méthodes d’élaboration des grands modèles de langage sont basées sur des règles qui ne traitent pas efficacement les données non standardisées. Des chercheurs britanniques présentent, dans un article publié dans la Revue European Radiology, RADEX, le nouvel outil d’extraction de données radiolog...

15/07/2025 -

IA & Données
Des grands modèles de langage sensés participer à l'annotation des images pour le deep learning
Abonné(e)

Des grands modèles de langage sensés participer à l'annotation des images pour le deep learning

Incontournables pour l’entrainement des modèles de deep learning, les annotations d’images radiologiques sont rébarbatives et chronophages pour les experts qui les créent. Des grands modèles de langage (LLM) pourraient remplacer les annotations humaines, comme l’indique un article scientifique publi...

23/06/2025 -

IA & Données
Les bonnes pratiques pour l'évaluation de la pertinence d'un outil d'IA en imagerie
Abonné(e)

Les bonnes pratiques pour l'évaluation de la pertinence d'un outil d'IA en imagerie

Radiologues, informaticiens et chercheurs présentent, dans un article publié dans la Revue Radiology, les pièges et les meilleures pratiques pour atténuer les biais des modèles d'intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale. Ils présentent une sorte de feuille de route pour des pratiques plus...

13/06/2025 -

LETTRE D'INFORMATION

Ne manquez aucune actualité en imagerie médicale et radiologie !

Inscrivez-vous à notre lettre d’information hebdomadaire pour recevoir les dernières actualités, agendas de congrès, et restez informé des avancées et innovations dans le domaine.