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Technologies en mammographie numérique - 02/08/23

[34-780-A-10]  - Doi : 10.1016/S1879-8543(23)79105-2 
L. Hadid-Beurrier a,  : Physicienne médicale en imagerie, P. Heid b, A. Noël c
a Service de radioprotection et de physique médicale, Hôpital Lariboisière, 2, rue Ambroise-Paré, 75010 Paris, France 
b Centre régional de coordination des dépistages des cancers Sud Provence-Alpes-Côte d'Azur, 16, boulevard des Aciéries, Bâtiment A2, 13010 Marseille, France 
c ConFoRMe, 4, rue de Certain-Champ, 54230 Chavigny, France 

Auteur correspondant.

Résumé

La mammographie est la technique radiologique conventionnelle la plus exigeante. Elle nécessite une excellente résolution spatiale, un bon contraste et une dose maîtrisée du fait des caractéristiques anatomiques du sein et de sa sensibilité à l'exposition aux rayons X. L'introduction de la mammographie numérique a permis de franchir une étape en améliorant le flux de travail et la qualité des images obtenues à des doses d'exposition plus faibles. Son utilisation en tant qu'outil de dépistage entraîne la nécessité d'optimiser les paramètres d'exposition et la qualité de l'image et de contrôler les performances des systèmes. En effet, la chaîne mammographique est complexe et est soumise à deux types de contrôles permettant de garantir la qualité des images réalisées : des contrôles qualité internes, réalisés par l'exploitant ou par un prestataire sous sa responsabilité, et des contrôles qualité externes, réalisés par un organisme accrédité. La liste des tests et les limites de tolérance sont fixées par le directeur de l'Agence nationale de sécurité du médicament et des produits de santé. Ces dernières années, la mammographie numérique a connu plusieurs avancées technologiques, comme la tomosynthèse mammaire, l'angiomammographie ou l'intelligence artificielle, permettant d'améliorer le diagnostic et la prise en charge des patientes.

Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.

Mots-clés : Mammographie, Numérique, Technologie, Tomosynthèse, Contrôle qualité, Optimisation, Intelligence artificielle, Dosimétrie


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  • B. Boyer, C. Balleyguier, C. Dromain

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