Le médecin regarde une image du sein pour repérer une masse suspecte. Si l'image est belle et lisse, mais que la masse a disparu, une telle image ne sert à rien. C'est exactement le problème auquel ont été confrontés les chercheurs qui ont développé une nouvelle méthode pour tester les logiciels de tomographie photoacoustique.
La tomographie photoacoustique (PACT) utilise de courtes impulsions laser : les tissus absorbent la lumière, chauffent légèrement et commencent à émettre des ultrasons. À partir de ces ondes sonores, l'ordinateur reconstruit une image de l'intérieur du corps. Mais différents logiciels le font différemment, et il était difficile de les comparer – il manquait un standard commun et des données réalistes.
Pour résoudre ce problème, les scientifiques ont créé un ensemble de plus de 11 000 modèles virtuels de seins avec des lésions typiques.
Ensuite, ils ont fait passer plusieurs algorithmes de reconstruction sur ces modèles – à la fois traditionnels (basés sur la physique) et modernes (basés sur l'apprentissage profond). Il s'est avéré que les métriques habituelles de qualité d'image, comme la netteté ou l'absence de bruit, ne reflètent pas toujours l'essentiel : si la tumeur elle-même est visible sur l'image. Certains logiciels produisaient des images parfaites, mais perdaient des détails importants.
C'est pourquoi les auteurs proposent d'ajouter des tests « cliniques » : vérifier avec quelle précision le logiciel restitue la taille et la forme de la lésion. Cette approche aidera à créer des outils plus fiables pour le diagnostic du cancer du sein.
En tomographie photoacoustique, le son naît de la lumière : l'impulsion laser chauffe le sang dans les vaisseaux de quelques fractions de degré, et cela suffit pour que les tissus « se mettent à sonner ».