{"id":378588,"date":"2024-05-14T00:01:00","date_gmt":"2024-05-13T22:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/?p=378588"},"modified":"2024-05-09T18:08:38","modified_gmt":"2024-05-09T16:08:38","slug":"evaluation-du-risque-par-ia-a-partir-dimages-lc-oct","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/evaluation-du-risque-par-ia-a-partir-dimages-lc-oct\/","title":{"rendered":"\u00c9valuation du risque par IA \u00e0 partir d&#8217;images LC-OCT"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Certaines caract\u00e9ristiques morphologiques des k\u00e9ratoses actiniques (KA) sont consid\u00e9r\u00e9es comme pr\u00e9dictives du d\u00e9veloppement d&#8217;un carcinome \u00e9pidermo\u00efde invasif. La classification des scores PRO I-III est bas\u00e9e sur ce principe, ce qui correspond \u00e0 trois niveaux de risque<br\/>pour le risque de progression des l\u00e9sions AK. Une \u00e9tude publi\u00e9e en 2023 montre qu&#8217;une classification automatis\u00e9e PRO-Score bas\u00e9e sur l&#8217;IA et sur les donn\u00e9es d&#8217;imagerie LC-OCT a le potentiel de faciliter le diagnostic et le suivi des AK \u00e0 l&#8217;avenir.  <\/strong><\/p>\n\n<!--more-->\n\n<p>L&#8217;un des objectifs de l&#8217;\u00e9tude de Thamm et al. \u00e9tait d&#8217;entra\u00eener les r\u00e9seaux de neurones convolutionnels \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9s pour la segmentation \u00e9pidermique automatis\u00e9e dans des ensembles de donn\u00e9es d&#8217;images de tomographie par coh\u00e9rence optique \u00e0 champ lin\u00e9aire confocal (LC-OCT), afin d&#8217;\u00e9valuer en temps r\u00e9el la pathologie \u00e9pidermique et dermique des l\u00e9sions AK [1]. Les AK sont consid\u00e9r\u00e9s comme des carcinomes \u00e9pidermo\u00efdes in situ qui peuvent \u00e9voluer vers des carcinomes \u00e9pidermo\u00efdes cutan\u00e9s (CES) invasifs. L&#8217;\u00e9valuation du risque de progression des l\u00e9sions AK par imagerie LC-OCT pr\u00e9sente des avantages par rapport \u00e0 l&#8217;histologie classique, car il s&#8217;agit d&#8217;une m\u00e9thode non invasive de haute technologie. Macroscopiquement, les l\u00e9sions AK apparaissent comme des taches roses \u00e0 brunes dans les zones de peau expos\u00e9es au soleil et elles sont g\u00e9n\u00e9ralement accompagn\u00e9es d&#8217;une hyperk\u00e9ratose [2]. Alors que dans les AK, l&#8217;atypie des k\u00e9ratinocytes est limit\u00e9e \u00e0 l&#8217;\u00e9piderme, on peut au contraire observer dans le SCC la perte de la zone de jonction dermo\u00e9pidermique (DEJ), ce qui d\u00e9finit sa prolif\u00e9ration invasive [3]. Bien que la DEJ reste intacte dans les l\u00e9sions AK, ses mod\u00e8les de croissance basaux changent au cours du processus de transformation maligne [4]. Il est de plus en plus important d&#8217;\u00e9valuer quelles AK pr\u00e9sentent un risque \u00e9lev\u00e9 de d\u00e9velopper une transformation maligne. C&#8217;est pourquoi une classification histologique a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e, le PRO-Score, qui classe les AK en fonction des changements dans la zone de prolif\u00e9ration basale [4,5]. Les l\u00e9sions AK PRO III sont associ\u00e9es \u00e0 un risque plus \u00e9lev\u00e9 de d\u00e9velopper un SCC invasif que les l\u00e9sions PRO II ou PRO I. Les l\u00e9sions AK PRO II sont associ\u00e9es \u00e0 un risque plus \u00e9lev\u00e9 de d\u00e9velopper un SCC invasif que les l\u00e9sions AK PRO I.  <\/p>\n\n<h3 id=\"analyse-dimages-a-laide-dune-approche-dapprentissage-en-profondeur\" class=\"wp-block-heading\">Analyse d&#8217;images \u00e0 l&#8217;aide d&#8217;une approche d&#8217;apprentissage en profondeur<\/h3>\n\n<p>Le PRO-Score I-III <strong>(Fig. 1)<\/strong> est bas\u00e9 sur des images obtenues par tomographie confocale \u00e0 coh\u00e9rence optique \u00e0 champ lin\u00e9aire (LC-OCT) [1,5]. La LC-OCT permet d&#8217;examiner une l\u00e9sion cutan\u00e9e suspecte de tumeur sans qu&#8217;il soit n\u00e9cessaire de pr\u00e9lever un \u00e9chantillon de tissu de mani\u00e8re invasive. Les caract\u00e9ristiques suivantes sont d\u00e9terminantes pour la classification du risque de transformation :  <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>PRO I : Accumulation de k\u00e9ratinocytes atypiques dans la couche de cellules basales  <\/li>\n\n\n\n<li>PRO II : protrusions \u00e9pidermiques dans le derme papillaire sup\u00e9rieur, plus fines que l&#8217;\u00e9piderme sus-jacent.  <\/li>\n\n\n\n<li>PRO III : prolif\u00e9ration \u00e9pidermique profonde de k\u00e9ratinocytes atypiques qui s&#8217;\u00e9tendent plus profond\u00e9ment dans le derme que l&#8217;\u00e9paisseur de l&#8217;\u00e9piderme.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Une \u00e9valuation manuelle du score PRO peut \u00eatre biais\u00e9e par l&#8217;\u00e9valuation subjective de l&#8217;examinateur. Cette source d&#8217;erreur est r\u00e9duite dans le cas d&#8217;une quantification automatique bas\u00e9e sur l&#8217;IA. Les jeux de donn\u00e9es d&#8217;images tridimensionnelles de l&#8217;\u00e9piderme et du derme sup\u00e9rieur cr\u00e9\u00e9s par LC-OCT ont une r\u00e9solution sup\u00e9rieure \u00e0 celle de la tomographie par coh\u00e9rence optique (OCT) traditionnelle et, par rapport \u00e0 la microscopie confocale \u00e0 laser, une profondeur de p\u00e9n\u00e9tration plus importante est possible [6]. Les <em>r\u00e9seaux de neurones convolutionnels<\/em> (CNN) &#8211; les architectures d&#8217;apprentissage profond les plus utilis\u00e9es aujourd&#8217;hui &#8211; sont utilis\u00e9s pour l&#8217;analyse automatis\u00e9e des donn\u00e9es visuelles [7]. UNet est une architecture de CNN sp\u00e9cialement con\u00e7ue pour la segmentation d&#8217;images biom\u00e9dicales. Dans l&#8217;\u00e9tude de Thamm et al. de tels CNN ont \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9s \u00e0 segmenter des images LC-OCT de peau saine et de l\u00e9sions AK [1]. L&#8217;entra\u00eenement du CNN a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9 sur la base d&#8217;une base de donn\u00e9es d&#8217;images en coupe verticale obtenues par LC-OCT \u00e0 l&#8217;aide d&#8217;un appareil LC-OCT <em>(deepLive\u2122 DAMAE Medical, Paris, France)<\/em> chez des volontaires \u00e0 la peau saine et chez des patients atteints de CA [1]. Conform\u00e9ment au gold standard histopathologique, des mod\u00e8les de score PRO ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s, entra\u00een\u00e9s sur 237 images LC-OCT-AK et test\u00e9s sur 76 images, le score PRO calcul\u00e9 par l&#8217;IC \u00e9tant compar\u00e9 au consensus visuel des experts en imagerie en utilisant le coefficient de Cohen-Kappa lin\u00e9airement pond\u00e9r\u00e9 avec un intervalle de confiance (IC) de 95%. Les analyses statistiques ont \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9es avec la biblioth\u00e8que SciPy de Python [1].<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21.jpg\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"2238\" height=\"1488\" src=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-378395\" style=\"width:500px\" srcset=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21.jpg 2238w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-800x532.jpg 800w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-1160x771.jpg 1160w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-2048x1362.jpg 2048w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-120x80.jpg 120w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-90x60.jpg 90w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-320x213.jpg 320w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-560x372.jpg 560w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-1920x1277.jpg 1920w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-240x160.jpg 240w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-180x120.jpg 180w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-640x426.jpg 640w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-1120x745.jpg 1120w, https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/abb1_DP2_s21-1600x1064.jpg 1600w\" sizes=\"(max-width: 2238px) 100vw, 2238px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n<h3 id=\"haut-degre-daccord-entre-lia-et-les-experts\" class=\"wp-block-heading\">Haut degr\u00e9 d&#8217;accord entre l&#8217;IA et les experts  <\/h3>\n\n<p>Le consensus de deux dermatologues et d&#8217;un interne a servi d&#8217;\u00e9valuation de r\u00e9f\u00e9rence en aveugle pour l&#8217;\u00e9valuation du score PRO des 76 images du kit de test [1]. Aper\u00e7u des principaux r\u00e9sultats :  <\/p>\n\n<p>La quantification automatique du score PRO bas\u00e9e sur l&#8217;IA, d\u00e9riv\u00e9e de l&#8217;indice d&#8217;inversion et de la profondeur maximale de la protrusion, \u00e9tait en accord avec le classement visuel des experts dans 75% (57\/76) des cas, avec un kappa pond\u00e9r\u00e9 statistiquement significatif \u03ba=0,60 (<sup>p=6\u00d710-8<\/sup> &lt;0,001, IC 95%=[0,43, 0,77]). Cela a permis d&#8217;exclure toute correspondance al\u00e9atoire entre le classement bas\u00e9 sur l&#8217;IA et le classement visuel, ce qui indique que l&#8217;entra\u00eenement de l&#8217;algorithme a \u00e9t\u00e9 efficace et proche du consensus des experts.  <\/p>\n\n<p>L&#8217;\u00e9valuation du score PRO bas\u00e9e sur l&#8217;IA \u00e9tait la mieux corr\u00e9l\u00e9e avec le score visuel pour PRO II (84,8%), suivi de PRO III (69,2%) et PRO I (66,6%). Les erreurs d&#8217;interpr\u00e9tation \u00e9taient le plus souvent dues \u00e0 un ombrage de la DEJ ainsi qu&#8217;\u00e0 des caract\u00e9ristiques g\u00eanantes telles que les follicules pileux et concernaient 25% des cas. Dans l&#8217;ensemble, l&#8217;IC a surestim\u00e9 les protrusions dans 14,5% (11\/76) des cas, tandis qu&#8217;il les a sous-estim\u00e9es dans 10,5% (8\/76). En ce qui concerne PRO I, 10\/30 a \u00e9t\u00e9 surestim\u00e9 en tant que PRO II. Pour les PRO II, 4\/33 ont \u00e9t\u00e9 sous-estim\u00e9s comme PRO I, tandis que 1\/33 a \u00e9t\u00e9 attribu\u00e9 au PRO III. Pour PRO III, 3\/13 ont \u00e9t\u00e9 class\u00e9s \u00e0 tort comme PRO I et 1\/13 comme PRO II  <\/p>\n\n<p>Dans l&#8217;ensemble, les r\u00e9sultats de l&#8217;\u00e9tude sugg\u00e8rent que les CNN sont utiles pour quantifier automatiquement le score PRO dans les jeux de donn\u00e9es d&#8217;images LC-OCT et peuvent \u00e9ventuellement \u00eatre utilis\u00e9s pour \u00e9valuer de mani\u00e8re non invasive le risque de prolif\u00e9ration dans le diagnostic et le suivi des AK, selon les auteurs de l&#8217;\u00e9tude [1].  <\/p>\n\n<p><strong>R\u00e9sum\u00e9<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><em>Des r\u00e9seaux neuronaux convolutifs<\/em> (CNN) ont \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9s \u00e0 segmenter des images LC-OCT de peau saine et d&#8217;AK.  <\/li>\n\n\n\n<li>Les mod\u00e8les PRO-Score ont \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9s sur un sous-ensemble de 237 images LC-OCT-AK et test\u00e9s sur 76 images, en comparant le PRO-Score calcul\u00e9 par l&#8217;IA au consensus visuel des experts en imagerie.<\/li>\n\n\n\n<li>Une concordance significative entre le classement bas\u00e9 sur l&#8217;IA et l&#8217;\u00e9valuation des experts a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9e dans 75% des cas.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><\/p>\n\n<p>Litt\u00e9rature :  <\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Thamm JR, et al : [D\u00e9termination par IA du score PRO dans les k\u00e9ratoses actiniques \u00e0 partir de jeux de donn\u00e9es d&#8217;images LC-OCT : Artificial intelligence-based PRO score assessment in actinic keratoses from LC-OCT imaging Usingen Convolutional Neural Networks]. J Dtsch Dermatol Ges 2023 ; 21(11) : 1359-1368.<\/li>\n\n\n\n<li>Schmitz L, Oster-Schmidt C, Stockfleth E : Nonmelanoma skin cancer &#8211; from actinic keratosis to cutaneous squamous cell carcinoma. J Dtsch Dermatol Ges 2018 ; 16(8) : 1002-1013.<\/li>\n\n\n\n<li>Cockerell CJ : Histopathologie du carcinome spinocellulaire intra\u00e9pidermique incipient (&#8220;k\u00e9ratose actinique&#8221;). J Am Acad Dermatol 2000 ; 42(1Pt 2) : 11-17.  <\/li>\n\n\n\n<li>Schmitz L, et al. Les carcinomes \u00e9pidermo\u00efdes cutan\u00e9s sont associ\u00e9s \u00e0 des k\u00e9ratoses actiniques prolif\u00e9ratives basales. Br J Dermatol 2019 ; 180(4) : 916-921.  <\/li>\n\n\n\n<li>Schmitz L, et al : Actinic keratoses show variable histological basal growth patterns &#8211; a proposed classification adjustment. J Eur Acad Dermatol Venereol 2018 ; 32(5) : 745-751.<\/li>\n\n\n\n<li>Ruini C, et al : \u00c9valuation in vivo par LC-OCT du profil de prolif\u00e9ration vers le bas des k\u00e9ratinocytes dans la k\u00e9ratose actinique en comparaison avec l&#8217;histologie : premi\u00e8res impressions d&#8217;une \u00e9tude pilote. Cancers (B\u00e2le) 2021 ; 13(12).<\/li>\n\n\n\n<li>Yamashita R, et al : Convolutional neural networks : an overview and application in radiology. Insights Imaging 2018 ; 9(4) : 611-629.  <\/li>\n<\/ol>\n\n<p><\/p>\n\n<p class=\"has-small-font-size\"><em>DERMATOLOGIE PRATIQUE 2024 ; 34(2) : 21-22<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Certaines caract\u00e9ristiques morphologiques des k\u00e9ratoses actiniques (KA) sont consid\u00e9r\u00e9es comme pr\u00e9dictives du d\u00e9veloppement d&#8217;un carcinome \u00e9pidermo\u00efde invasif. 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