Peut-on différencier le mélanome malin précoce de névus mélanocytaires atypiques par des techniques in vivo ?

CONTEXTE / OBJECTIFS : La différenciation entre le mélanome malin précoce (épaisseur de Breslow inférieure à 1 mm) et le névus mélanocytaire atypique (NAM) reste un défi même pour les cliniciens formés. L'objectif de cette étude est de déterminer la faisabilité d'une discrimination fiable entre le mélanome malin précoce et le NAM grâce à des techniques de vision machine non invasives, objectives et automatiques. MÉTHODES : Une base de données de 104 transparents colorés dermoscopiques numérisés de lésions mélanocytaires a été utilisée pour développer et tester nos algorithmes informatiques pour la classification de ces lésions comme malignes (MM) ou bénignes (AMN). Les diagnostics histopathologiques (30 MM et 74 AMN) ont été utilisés comme "standard de référence" pour former et tester les algorithmes. RÉSULTATS : Une technique entièrement automatique et objective pour différencier le mélanome malin précoce et le NAM à partir de leurs images numériques dermoscopiques a été développée. Le classificateur linéaire multiparamétrique a été formé pour offrir une sensibilité de 100% pour le MM. Lors du test à l'aveugle, cette technique n'a manqué aucun MM et sa spécificité était comparable à celle des dermatologues expérimentés. CONCLUSIONS : Une différenciation fiable entre le mélanome malin précoce et le NAM avec une haute sensibilité est possible en utilisant des techniques de vision machine pour analyser les images numérisées de lésions dermoscopiques.