Pub Date : 2024-09-01DOI: 10.1016/S1776-9817(24)00071-3
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Pub Date : 2024-09-01DOI: 10.1016/j.femme.2024.06.002
Kévin Guttin, Bénédicte Guillaume, Ivan Bricault, Gilbert Ferretti, Aurélie Delouche
<div><h3>Objectifs de l’étude</h3><div>L’amélioration des techniques d’imageries pour le dépistage du cancer du sein est responsable depuis plusieurs années d’une augmentation du nombre de biopsies mammaires et de la découverte de lésions frontières (catégorie B3). Elles représentent environ 7 à 9 % des biopsies et sont un groupe hétérogène d’anomalies histologiques présentant un risque de sous-estimation néoplasique de 9,9 % à 35,1 %. Si certains critères cliniques, radiologiques ou histologiques sont connus pour majorer le risque de sous-estimation de ces lésions frontières, il n’existe pas à l’heure actuelle de recommandation officielle sur leur prise en charge qui reste pays- et centre-dépendant. L’objectif de ce travail était d’étudier les performances d’un modèle d’apprentissage profond pour prédire la malignité des pièces opératoires d’anomalies mammographiques macrobiopsiées et correspondant à des lésions frontières B3.</div></div><div><h3>Matériel et méthodes</h3><div>Cette étude rétrospective monocentrique a inclus 89 lésions frontières macrobiopsiées correspondant à des anomalies mammographiques chez 86 patientes. L’ensemble des patientes a été opéré avec des résultats histologiques définitifs : 11 cancers, 15 lésions bénignes et 63 lésions frontières. Le modèle Transpara® a été appliqué a posteriori (pour 79 lésions) et a priori (pour dix lésions) sur les mammographies bidimensionnelles. Les performances de l’algorithme ont été analysées sur les lésions B2 définitives (absence de prise en charge) et les lésions B5 définitives (chirurgie complémentaire). Elles ont été illustrées sous la forme d’une courbe <em>receiver operating characteristic</em> et d’une aire sous la courbe.</div></div><div><h3>Résultats</h3><div>Les performances du modèle avaient une aire sous la courbe de 0,521, avec une sensibilité de 0,36 et une spécificité de 0,87. Les scores de l’intelligence artificielle étaient croissants dans le sens du Breast Imaging-Reporting and Data System (<em>p</em> <!-->=<!--> <!-->0,004) alors qu’il n’existait pas de différence statistique selon la morphologie ou la distribution des microcalcifications (<em>p</em> <!-->=<!--> <!-->0,052).</div></div><div><h3>Conclusion</h3><div>Les cancers infiltrants étaient soit non vus par le modèle (un carcinome infiltrant de type non spécifique), soit vus avec un score intermédiaire (un carcinome lobulaire infiltrant). Le modèle d’intelligence artificielle n’est pas approprié dans une population uniquement constituée de lésions frontières.</div></div><div><h3>Purpose of the study</h3><div>In recent years, improved imaging techniques for breast cancer screening have led to an increase in the number of breast biopsies and the discovery of lesions of uncertain malignant potential (B3). These represent around 7 to 9% of biopsies, and are a heterogeneous group of histological abnormalities with the risk of neoplastic underestimation (9.9% to 35.1%). Although certain clinical, radiological and histolo
{"title":"Performance diagnostique d’un modèle d’apprentissage profond pour la prédiction de la sous-estimation de cancer du sein : expérience du CHU Grenoble Alpes sur 89 lésions frontières (B3)","authors":"Kévin Guttin, Bénédicte Guillaume, Ivan Bricault, Gilbert Ferretti, Aurélie Delouche","doi":"10.1016/j.femme.2024.06.002","DOIUrl":"10.1016/j.femme.2024.06.002","url":null,"abstract":"<div><h3>Objectifs de l’étude</h3><div>L’amélioration des techniques d’imageries pour le dépistage du cancer du sein est responsable depuis plusieurs années d’une augmentation du nombre de biopsies mammaires et de la découverte de lésions frontières (catégorie B3). Elles représentent environ 7 à 9 % des biopsies et sont un groupe hétérogène d’anomalies histologiques présentant un risque de sous-estimation néoplasique de 9,9 % à 35,1 %. Si certains critères cliniques, radiologiques ou histologiques sont connus pour majorer le risque de sous-estimation de ces lésions frontières, il n’existe pas à l’heure actuelle de recommandation officielle sur leur prise en charge qui reste pays- et centre-dépendant. L’objectif de ce travail était d’étudier les performances d’un modèle d’apprentissage profond pour prédire la malignité des pièces opératoires d’anomalies mammographiques macrobiopsiées et correspondant à des lésions frontières B3.</div></div><div><h3>Matériel et méthodes</h3><div>Cette étude rétrospective monocentrique a inclus 89 lésions frontières macrobiopsiées correspondant à des anomalies mammographiques chez 86 patientes. L’ensemble des patientes a été opéré avec des résultats histologiques définitifs : 11 cancers, 15 lésions bénignes et 63 lésions frontières. Le modèle Transpara® a été appliqué a posteriori (pour 79 lésions) et a priori (pour dix lésions) sur les mammographies bidimensionnelles. Les performances de l’algorithme ont été analysées sur les lésions B2 définitives (absence de prise en charge) et les lésions B5 définitives (chirurgie complémentaire). Elles ont été illustrées sous la forme d’une courbe <em>receiver operating characteristic</em> et d’une aire sous la courbe.</div></div><div><h3>Résultats</h3><div>Les performances du modèle avaient une aire sous la courbe de 0,521, avec une sensibilité de 0,36 et une spécificité de 0,87. Les scores de l’intelligence artificielle étaient croissants dans le sens du Breast Imaging-Reporting and Data System (<em>p</em> <!-->=<!--> <!-->0,004) alors qu’il n’existait pas de différence statistique selon la morphologie ou la distribution des microcalcifications (<em>p</em> <!-->=<!--> <!-->0,052).</div></div><div><h3>Conclusion</h3><div>Les cancers infiltrants étaient soit non vus par le modèle (un carcinome infiltrant de type non spécifique), soit vus avec un score intermédiaire (un carcinome lobulaire infiltrant). Le modèle d’intelligence artificielle n’est pas approprié dans une population uniquement constituée de lésions frontières.</div></div><div><h3>Purpose of the study</h3><div>In recent years, improved imaging techniques for breast cancer screening have led to an increase in the number of breast biopsies and the discovery of lesions of uncertain malignant potential (B3). These represent around 7 to 9% of biopsies, and are a heterogeneous group of histological abnormalities with the risk of neoplastic underestimation (9.9% to 35.1%). Although certain clinical, radiological and histolo","PeriodicalId":40842,"journal":{"name":"Imagerie de la Femme","volume":"34 3","pages":"Pages 129-143"},"PeriodicalIF":0.2,"publicationDate":"2024-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"142536103","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2024-06-01DOI: 10.1016/j.femme.2024.02.002
Alizé Gilbert, Claire Defrance
{"title":"Présentations inhabituelles d’endométriose : cas cliniques commentés","authors":"Alizé Gilbert, Claire Defrance","doi":"10.1016/j.femme.2024.02.002","DOIUrl":"10.1016/j.femme.2024.02.002","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":40842,"journal":{"name":"Imagerie de la Femme","volume":"34 2","pages":"Pages 77-79"},"PeriodicalIF":0.1,"publicationDate":"2024-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1776981724000269/pdfft?md5=481168b8c7af869e996c80ae96acfd81&pid=1-s2.0-S1776981724000269-main.pdf","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140786561","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"OA","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2024-06-01DOI: 10.1016/j.femme.2024.04.003
Édith Kermarrec
{"title":"Comment valider le caractère bénin d’une lésion mammaire en imagerie ?","authors":"Édith Kermarrec","doi":"10.1016/j.femme.2024.04.003","DOIUrl":"10.1016/j.femme.2024.04.003","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":40842,"journal":{"name":"Imagerie de la Femme","volume":"34 2","pages":"Pages 108-109"},"PeriodicalIF":0.1,"publicationDate":"2024-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141045140","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2024-06-01DOI: 10.1016/j.femme.2024.04.002
Édith Kermarrec
{"title":"Place de l’entéro-IRM pour l’évaluation des lésions intestinales extrapelviennes de l’endométriose","authors":"Édith Kermarrec","doi":"10.1016/j.femme.2024.04.002","DOIUrl":"10.1016/j.femme.2024.04.002","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":40842,"journal":{"name":"Imagerie de la Femme","volume":"34 2","pages":"Pages 64-67"},"PeriodicalIF":0.1,"publicationDate":"2024-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141057580","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2024-06-01DOI: 10.1016/S1776-9817(24)00050-6
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Pub Date : 2024-06-01DOI: 10.1016/j.femme.2024.02.004
Lauren Wallaert
{"title":"Sein inflammatoire : une urgence ?","authors":"Lauren Wallaert","doi":"10.1016/j.femme.2024.02.004","DOIUrl":"10.1016/j.femme.2024.02.004","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":40842,"journal":{"name":"Imagerie de la Femme","volume":"34 2","pages":"Pages 110-114"},"PeriodicalIF":0.1,"publicationDate":"2024-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141040278","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2024-06-01DOI: 10.1016/j.femme.2024.02.005
Valérie Laigle-Quérat , Amélie Levesque
Les douleurs pelvipérinéales chroniques neurogènes sont largement dominées à l’étage périnéal par la névralgie pudendale. Son étiologie principale est un syndrome canalaire. Il peut se situer à trois niveaux différents : le canal sous piriforme, la pince ligamentaire entre le ligament sacroépineux et le ligament sacrotubéral, le canal d’Alcock. Elle est diagnostiquée par les seules données de l’interrogatoire et de l’examen clinique périnéal. L’imagerie complémentaire par IRM pelvienne ne sera réalisée qu’en cas d’indication chirurgicale ou d’atypie clinique, relativement rare, à la recherche d’une autre étiologie de névralgie pudendale : principalement à la recherche d’un syndrome de masse sur le trajet de son tronc nerveux. Les autres entités de névralgie périnéales sont rares et de diagnostic principalement clinique. Le radiologue a une place importante dans le diagnostic positif de névralgie périnéale puisque l’infiltration, idéalement sous contrôle scanographique, en est une étape incontournable.
Perineal chronic pelvic pain is largely dominated at the perineal level by pudendal neuralgia. Its main etiology is a tunnel syndrome due to an entrapment of the pudendal nerve. It can be located at three different levels: the piriformis canal, the ligamentous entrapment between the sacrospinous ligament and the sacrotubal ligament, the Alcock canal. It is diagnosed by the data of the interrogation and the perineal clinical examination. Complementary imaging by pelvic MRI will only be performed in the case of a relatively rare clinical atypia, looking for another etiology of pudendal neuralgia: mainly searching for a mass syndrome on the path of the nerve trunk. Other entities of perineal neuralgia are rare and their diagnosis is made only on clinical grounds. The radiologist has also an important role in the diagnosis of perineal neuralgia since the infiltration, ideally under scanner control, is an essential step confirming the diagnosis.
{"title":"Douleurs pelvipérinéales chroniques neurogènes : la place du radiologue","authors":"Valérie Laigle-Quérat , Amélie Levesque","doi":"10.1016/j.femme.2024.02.005","DOIUrl":"10.1016/j.femme.2024.02.005","url":null,"abstract":"<div><p>Les douleurs pelvipérinéales chroniques neurogènes sont largement dominées à l’étage périnéal par la névralgie pudendale. Son étiologie principale est un syndrome canalaire. Il peut se situer à trois niveaux différents : le canal sous piriforme, la pince ligamentaire entre le ligament sacroépineux et le ligament sacrotubéral, le canal d’Alcock. Elle est diagnostiquée par les seules données de l’interrogatoire et de l’examen clinique périnéal. L’imagerie complémentaire par IRM pelvienne ne sera réalisée qu’en cas d’indication chirurgicale ou d’atypie clinique, relativement rare, à la recherche d’une autre étiologie de névralgie pudendale : principalement à la recherche d’un syndrome de masse sur le trajet de son tronc nerveux. Les autres entités de névralgie périnéales sont rares et de diagnostic principalement clinique. Le radiologue a une place importante dans le diagnostic positif de névralgie périnéale puisque l’infiltration, idéalement sous contrôle scanographique, en est une étape incontournable.</p></div><div><p>Perineal chronic pelvic pain is largely dominated at the perineal level by pudendal neuralgia. Its main etiology is a tunnel syndrome due to an entrapment of the pudendal nerve. It can be located at three different levels: the piriformis canal, the ligamentous entrapment between the sacrospinous ligament and the sacrotubal ligament, the Alcock canal. It is diagnosed by the data of the interrogation and the perineal clinical examination. Complementary imaging by pelvic MRI will only be performed in the case of a relatively rare clinical atypia, looking for another etiology of pudendal neuralgia: mainly searching for a mass syndrome on the path of the nerve trunk. Other entities of perineal neuralgia are rare and their diagnosis is made only on clinical grounds. The radiologist has also an important role in the diagnosis of perineal neuralgia since the infiltration, ideally under scanner control, is an essential step confirming the diagnosis.</p></div>","PeriodicalId":40842,"journal":{"name":"Imagerie de la Femme","volume":"34 2","pages":"Pages 55-63"},"PeriodicalIF":0.1,"publicationDate":"2024-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140766039","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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