Auteurs: Ares Rodríguez, Miguel, Burgos Fernández, Francisco Javier, Espinar Martínez, Daniel, Malvehy Guilera, José, Pellacani, Giovanni, Puig, Susana, Rey Barroso, Laura, Royo Royo, Santiago, Sicília Armengol, Natàlia, Vilaseca Ricart, Meritxell
Publié: 1 janvier 2019
Dans une étude sur la précision du diagnostic portant sur 608 lésions cutanées mesurées à l’aide d’un scanner de projection de franges en 3D dans deux hôpitaux européens, des différences morphologiques significatives ont été observées entre les mélanomes (n=60) et les névus bénins (n=81), avec une valeur p < 0,001 pour plusieurs paramètres de surface, notamment le rapport aire/périmètre et le rapport volume/périmètre. Un classificateur d’apprentissage automatique supervisé utilisant ces caractéristiques morphologiques en 3D a atteint une sensibilité de 80,0 % et une spécificité de 76,7 % pour distinguer les mélanomes des névus. La population étudiée comprenait 194 lésions analysables : 42 % de névus bénins, 31 % de mélanomes, 9 % de carcinomes basocellulaires, 9 % de lésions bénignes non néviques, 6 % de kératoses séborrhéiques et 3 % de carcinomes épidermoïdes.
