Impact de la différence de volume entre la segmentation de l’IRM et de l’échographie transrectale-3D sur les résultats des carottes ciblées de la prostate

L’impact clinique de la qualité de la segmentation des images IRM et échographiques transrectales 3D (TRUS-3D) est peu étudié. Les cliniciens manquent d’un indicateur facile et fiable à utiliser pour évaluer sa précision lors de d’une procédure de biopsie ciblée. L’objectif était d’évaluer l’effet de la différence de volume entre la segmentation en 3D-TRUS et en IRM sur le résultat des carottes ciblées. Entre février 2012 et juillet 2021, tous les hommes ayant eu dans notre centre des biopsies ciblées avec un dispositif KoelisTM ont été inclus consécutivement. Les volumes de la prostate IRM et TRUS-3D ont été calculés automatiquement à partir des modèles de prostate 3D issus des segmentations. Le critère principal était la valeur absolue de la Différence relative de Volume entre la Segmentation par IRM et TRUS-3D (DVS = |volume IRM–Volume TRUS-3D|/Volume IRM) et sa corrélation avec la présence d’un Cancer de la Prostate (CaP) cliniquement significatif (ISUP ≥ 2) sur les carottes ciblées. Au total, 1721 patients ont eu des biopsies ciblées, pour un total de 5593 carottes ciblées. La DVS était significativement plus faible chez les patients atteints d’un CaP cliniquement significatif par rapport à ceux ayant un score ISUP de 0-1 : (6,7 % [IQR -2,7,13,6] vs 8,0 % [IQR 3,3,16,4], p < 0,01, respectivement). L’analyse de régression multivariée a montré qu’une DVS supérieure à 10 % du volume de l’IRM était associée à un taux de détection plus faible du cancer de la prostate cliniquement significatif (OR = 0,72 [IC à 95 % : 0,54–0,96] ; p = 0,024). Une différence de volume relative de segmentation (DVS) supérieure à 10 % entre IRM et TRUS-3D était associée à un taux de détection plus faible du CaP cliniquement significatif lors des biopsies ciblées. La différence de volume relative de segmentation (DVS) peut être utilisée comme indicateur clinique de qualité lors des procédures de segmentation IRM et TRUS-3D.