Introduction
La scintigraphie parathyroïdienne double isotope est une technique d’imagerie clé pour localiser les glandes hyperfonctionnelles dans le cadre de l’hyperparathyroïdie primaire avant l’intervention chirurgicale. L’intelligence artificielle (IA), notamment via les réseaux de neurones convolutifs, montre un potentiel croissant pour améliorer l’interprétation des images médicales.
Méthode
Cette étude rétrospective a inclus 456 patients ayant réalisé une scintigraphie parathyroïdienne double isotope au Centre Antoine Lacassagne entre 2019 et 2023. Des CNN ont été utilisés pour classifier les images de soustraction en positif/négatif et pour localiser les lésions parathyroïdiennes entre la droite et la gauche. Les modèles ont été entraînés selon différentes méthodes de labellisation basées sur des analyses visuelles et SPECT/CT. Les performances des modèles ont ensuite été évaluées en utilisant comme référence des données histologiques, biologiques ou les résultats de la TEP-FCH.
Résultats
Le modèle basé sur VGG19 a obtenu les meilleures performances, notamment pour la localisation droite/gauche, avec une accuracy globale de 92,5 %, atteignant 95,5 % pour les lésions à gauche et 88,9 % à droite. La classification positif/négatif était réalisée avec une accuracy de 77 % et une sensibilité de 81,4 %. L’analyse SPECT/CT de l’expert a affiché les meilleurs résultats globaux, avec une sensibilité de 95,3 % et une spécificité de 88,9 %.
Discussion
L’intégration des données SPECT/CT améliore la précision des CNN, surtout pour la localisation latérale des anomalies. VGG19 a montré son efficacité pour la détection droite/gauche, cependant des améliorations sont nécessaires pour optimiser la classification positif/négatif et élargir l’application clinique.
Conclusion
Cette étude, première à utiliser des réseaux de neurones convolutifs pour détecter et localiser les glandes parathyroïdiennes hyperfonctionnelles en scintigraphie double isotope, montre des résultats prometteurs, notamment pour la localisation gauche/droite.