Une nouvelle méthode échographique distingue avec précision le liquide des masses mammaires solides

Une nouvelle méthode échographique distingue avec précision le liquide des masses mammaires solides

La nouvelle technologie d'échographie développée à Johns Hopkins peut distinguer les fluides des masses mammaires solides avec une précision presque parfaite, une avancée qui pourrait épargner aux patientes, en particulier celles présentant un tissu mammaire dense, des suivis inutiles, des procédures douloureuses et de l'anxiété.

Lors de tests initiaux menés auprès de patients réels, les médecins utilisant la nouvelle méthode ont identifié les masses avec précision dans 96 % des cas - ils n'avaient raison que dans 67 % des cas lorsqu'ils analysaient les mêmes masses avec leurs appareils habituels.

"C'est important parce que les avantages de l'échographie dans la détection du cancer du sein peuvent être limités par l'apparence similaire de masses fluides bénignes et de masses solides pouvant être cancéreuses", a déclaré l'auteur principal Muyinatu "Bisi" Bell, ingénieur biomédical et électrique à l'Université Johns Hopkins spécialisé dans la technologie d'imagerie. "Notre réussite changera la façon dont le cancer du sein est diagnostiqué. Les radiologues peuvent avoir une confiance immédiate dans le diagnostic. Et les patientes ne seront pas envoyées pour des biopsies ou des procédures invasives alors qu'il est plus sûr qu'une masse n'est pas préoccupante."

Le travail financé par le gouvernement est publié aujourd'hui dansAvancées en radiologie.

Il est recommandé à chaque femme de plus de 40 ans de passer une mammographie pour détecter précocement le cancer du sein. Cependant, chez les femmes présentant un tissu mammaire dense, les résultats peuvent ne pas être concluants. Ces femmes sont souvent ensuite envoyées pour une échographie - une technologie qui pose également des problèmes avec le tissu mammaire dense.

L'échographie fonctionne en envoyant des ondes sonores à travers une sonde dans la poitrine. Le son rebondit sur des structures telles que des masses et est enregistré. Si cela fonctionne parfaitement, le son passe directement de la masse à la sonde. Cependant, dans le cas de problèmes de poitrine denses, le son est diffusé avant d’atteindre la masse, provoquant un « bruit acoustique » dans l’image. Un kyste bénin rempli de liquide qui devrait apparaître en noir sur les photos semble souvent gris à l’intérieur, tout comme le serait une tumeur cancéreuse.

Le nouveau procédé ne modifie pas la manière dont les ultrasons sont générés, mais améliore plutôt le traitement des signaux. L'échographie traditionnelle est basée sur l'amplitude des signaux et convertit les signaux hauts et bas en tons noirs, blancs ou gris. La nouvelle méthode est « basée sur la cohérence », ce qui signifie que l’image dépend de la similitude des signaux avec les signaux voisins.

En plus de fournir des images plus nettes, le nouveau système facilite encore plus la tâche des radiologues en fournissant une évaluation numérique pour chaque masse : seules celles dépassant un certain seuil sont considérées comme inquiétantes.

C'est vraiment passionnant car nous prenons les mêmes données échographiques, acquises selon le même processus, mais nous modifions le traitement du signal et nous sommes capables de bien mieux interpréter ces images. Lorsque nous combinons le visuel avec une valeur numérique, la technologie montre en réalité la plus grande amélioration. Cela élimine la fatigue décisionnelle en automatisant quelque chose qui nécessiterait normalement plus de réflexion et d’interprétation.

Muyinatu « Bisi » Bell, ingénieur biomédical et électrique à l'Université Johns Hopkins

Une étude portant sur 132 patients a révélé que les radiologues peuvent identifier correctement les masses 96 % du temps grâce à la nouvelle technologie, contre 67 % du temps avec l'échographie traditionnelle.

"Les résultats de cette étude sont importants pour notre domaine car ils suggèrent que cette technique pourrait améliorer notre capacité à différencier les masses solides et certains types de kystes qui peuvent imiter les masses solides à l'échographie", a déclaré le co-auteur Eniola Oluyemi, radiologue diagnostique à Johns Hopkins Medicine. « Cette fiabilité diagnostique améliorée peut entraîner une diminution des résultats faussement positifs et réduire le besoin d’examens de suivi et de biopsies, contribuant ainsi à donner à nos patients une plus grande confiance au moment de l’évaluation initiale. »

L’intelligence artificielle existante peut faire la distinction entre les masses bénignes et cancéreuses dans les images échographiques. L’équipe pense que leur innovation, associée à l’IA, pourrait permettre aux médecins de déterminer rapidement la composition d’une masse et de déterminer s’il s’agit d’un cancer lors d’un premier rendez-vous d’échographie.

Bell espère également que cette innovation pourra un jour devenir quelque chose que les gens pourront utiliser à la maison dans le cadre d'un auto-examen des seins.

"Ma vision à long terme est qu'à mesure que la société devient plus autosuffisante et que les échographies deviennent encore moins chères qu'aujourd'hui, les patients n'auront peut-être plus besoin d'aller dans un hôpital ou une clinique spécialisée - notre approche pourrait plutôt être effectuée à domicile", a déclaré Bell. "Avec une échographie peu coûteuse, un seul chiffre extrait d'une image échographique basée sur la cohérence pourrait indiquer si une masse palpable dans le sein est ou non une source d'inquiétude."

Les auteurs, tous originaires de Johns Hopkins, incluent Arunima Sharma ; Madhavi Tripathi ; Emily B. Ambinder ; Lisa A. Mullen ; Babita Panigrahi ; Joanna Rossi; Nethra Venkatayogi et Kelly S. Myers.

Sources :