Application du diagnostic assisté par ordinateur (DAO) en MRM (mammographie par résonance magnétique) : avons-nous vraiment besoin d'une analyse de la distribution des courbes temporelles de la lésion entière ? A: Oui, B: Non, C: Peut-être
L'identification de la partie rehaussée la plus suspecte d'une lésion est considérée comme un critère diagnostique majeur en mammographie par résonance magnétique dynamique. Les logiciels de diagnostic assisté par ordinateur (DAO) permettent l'analyse semi-automatique des caractéristiques cinétiques des lésions rehaussées complètes, fournissant des informations supplémentaires sur la vascularisation des lésions. La valeur diagnostique de ces informations n'a pas encore été quantifiée. Des patients consécutifs issus d'études diagnostiques de routine (1,5 T, 0,1 mmol de gadopentétate de diméglumine, séquences écho de gradient dynamiques à intervalles de 1 minute) ont été analysés prospectivement à l'aide du DAO. Les séquences dynamiques ont été traitées et réduites à une carte paramétrique. Les types de courbes ont été classés en fonction de l'augmentation initiale du signal (non significative, intermédiaire et forte) et de l'évolution temporelle différée de l'intensité du signal (continue, plateau et washout). Le rehaussement de la lésion a été mesuré à l'aide du DAO. La courbe la plus suspecte, le pourcentage de distribution des types de courbes et les données dynamiques combinées ont été comparés. L'analyse statistique comprenait une analyse de régression logistique et une analyse de la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic). Cinquante et un patients présentant 46 lésions malignes et 44 lésions bénignes ont été inclus. Lors de l'analyse de la courbe ROC, la courbe la plus suspecte a montré une exactitude diagnostique de 76,7 +/- 5%. En comparaison, le pourcentage de distribution des types de courbes a démontré une exactitude de 80,2 +/- 4,9%. Les données dynamiques combinées ont présenté la plus haute exactitude diagnostique (84,3 +/- 4,2%). Ces différences n'ont pas atteint une signification statistique. Avec des valeurs seuils appropriées, la sensibilité et la spécificité ont été respectivement de 80,4 % et 72,7 % pour la courbe la plus suspecte, de 76,1 % et 83,6 % pour le pourcentage de distribution des types de courbes, et de 78,3 % et 84,5 % pour les deux paramètres.