+7 (777) 270 70 65

Статьи


Классификация очаговых образований молочной железы (FBL) по системе описания и обработки данных ультразвукового исследования молочной железы (BI-RADS US): роль компьютеризированной поддержки принятия решения (модуль S-Detect™)

Томмасо Винцензо Бартолотта дмн., доктор философии, Алессия А.М. Орландо, дмн., Радиологический факультет, Университет Палермо, г. Палермо, Италия

Классификация очаговых образований молочной железы (FBL) по системе описания и обработки данных ультразвукового исследования молочной железы (BI-RADS US): роль компьютеризированной поддержки принятия решения (модуль S-Detect™)

“S-Detect™” – это эффективный инструмент компьютеризированной поддержки для классификации очаговых образований молочной железы (FBL), который позволяет увеличить процент обнаружения рака молочной железы, улучшить специфичность, результаты NPV и PPV, даже при сравнении с результатами эксперта»   

Введение

УЗИ молочных желез (УЗИ) - широко распространенный инструмент визуализации, зачастую используемый в качестве сопутствующего определения к маммографии, предназначенный для характеристики очаговых образований (далее FBL), позволяющий повысить процент обнаружения рака и сократить число ложноотрицательных результатов в диагностировании рака молочной железы. Однако, для проведения УЗИ молочных желез необходима особая подготовка, поэтому результат зависит еще и от опыта и знаний оператора, поэтому показатели воспроизводимости, специфичности и прогностичности положительного результата ниже показателей, собираемых маммографией.

Система описания и обработки данных ультразвукового исследования молочных желез (BI-RADS) впервые была разработана Американской коллегией радиологов (ACR) в 2003 г., она представляла собой дескрипторы, используемые для классификации очаговых образований молочной железы по снимкам УЗИ молочной железы и стандартизировала терминологию сообщений и сведений клинического ведения заболевания.

Компьютеризированная система обнаружения (CAD), которой является модульS-Detect™ Samsung, разработана в качестве инструмента поддержки в классификации FBL, и позволяет с легкостью выполнить запись, обработку и обзор УЗ-снимков.

Целью настоящего исследования явилось определение роли, которую выполняет новейшая компьютеризированная система поддержки принятия решения (модуль S-Detect™) в классификации FBL, основанной на словарной системе описания BI-RADS US.

Метод

Проверка CAD выполнена по УЗ-снимкам последовательно выявленных 160 FBL за период с декабря 2014 г. по июнь 2015 г.  Показания к прохождению УЗИ молочных желез основаны на случаях выявления пальпируемого образования при осмотре врача, плотных молочных желез или образований по результатам сопутствующего маммографического исследования, также учитывали пациентов с мастодинией, а также молодых пациентов, имеющих заболевание в семейном анамнезе, или находящихся под последующим наблюдением врача с доброкачественными узловыми образованиями или кистами в молочной железе.

Два радиолога на основе консенсуса классифицировали 160 FBL (область размеров: 2.6 - 47.2 мм; со средним значением SD стандартного отклонения: 11.5 мм ± 6.5) у 123 пациентов (121 женщина и 2 мужчин; возрастная группа: 13-98 лет; со средним значением SD по возрасту 50,1 год ±14.4) на 4 категории: (1) BI-RADS 2 доброкачественное; (2) BI-RADS 3 вероятно доброкачественное; (3) BI-RADS 4 подозрительное; (4) BI-RADS 5 высокоподозрительное на наличие злокачественного образования. Классификация основана на дескрипторах BI-RADS US, таких как: форма, ориентация, контур образования, граница, структура эхосигнала и свойства распределения акустической тени. FBL обнаружены ультразвуковой системой с высокой разрешающей способностью, RS80A (Samsung Медисон ко., ЛТД, (Samsung Medison Co., Ltd), Сеул, Корея).

Третий независимый участник, выполняющий считывание результатов, оценивал эти же 160 FBL в автономном режиме, используя S-Detect™, встроенное выделенное ПО классификации US-BIRADS, способное в полуавтоматическом режиме выделять образования, а также руководствуясь классификацией на основании изложенных выше дескрипторов. Возраст пациента, наличие рака молочной железы в семейном или личном анамнезе, результаты ранее проведенных УЗИ были предоставлены для изучающего, чтобы он смог воспроизвести более реалистичную клиническую картину. Результаты маммографии FBL для такой классификации BIRADS-US во внимание не принимались.  

Толстоигольная биопсия, под контролем УЗИ и тонкоигольная аспирационная биопсия (FNAC) использованы в качестве стандарта сравнения для всех FBL, классифицированных как BI-RADS 4, либо 5. В наличии имелись результаты УЗИ за 6 месяцев последующего врачебного наблюдения для всех 45 случаев злокачественного образования, классифицированных как BI-RADS 3 как до, так и после определения модулем S-Detect™. Чувствительность, специфичность, прогностичность положительного и отрицательного результата (PPV, NPV) определены с учетом отнесения категорий BI-RADS 4 и 5 FBL к злокачественным образованиям и BI-RADS 2 и 3 к FBL, являющимися доброкачественными образованиями.  

Результаты

В таблице 1 приведены отличия по BI-RADS классификации 160 FBL, определенной двумя радиологами на основе консенсуса и третьего изучающего с применением модуля S-Detect™.

Классификация очаговых образований молочной железы (FBL) по системе описания и обработки данных ультразвукового исследования молочной железы (BI-RADS US): роль компьютеризированной поддержки принятия решения (модуль S-Detect™)

Таблица 1. Классификация 160 FBL до и после оценки модулем S-Detect™. Совпадение результатов, полученных радиологом с применением модуля S-Detect™ и двух изучающих, без обнаружения модулем S-Detect™,  составило  89.4 %.

 

Радиолог, который проводил классификацию при помощи S-Detect™, выполнил перераспределение первично полученной классификации BI-RADS в 17 из 160 случаях (10.6%) FBL: 9 FBL переведены в более высокую категорию: из BI-RADS 3 в  BI-RADS 4 (Рис. 1) , тогда как 6 FBL переведены в более низкую категорию: из BI-RADS 4 в BI-RADS 3 (Рис.  2), и 2 FBL были переведены на более низкую категорию: из BI-RADS 5 в BI-RADS 4. Не отмечено отличий в классификации очаговых образований молочной железы (FBL) для категории BI-RADS 2.

 

 

Рисунок 1. Снимок пациентки, 57 лет, в B-режиме УЗИ показывает наличие образования овальной формы, слабо гипоэхогенное, с увеличением эхогенности в центральной зоне, параллельной ориентации, с небольшим увеличением акустической тени. По оценке двоих изучающих контур определен как ограниченный, по определению радиолога, выполняющего оценку при помощи модуля S-Detect™, как микродольчатый, поэтому образование отнесено в более высокую категорию: из BI-RADS 3 в BI-RADS 4A. По результатам толстоигольной биопсии подтвердилось, что это -  инфильтративно-протоковая карцинома.

Рисунок  2. Снимок пациентки, 43 года, с плотными молочными железами, которая проходила эхографические исследования молочной железы.  Снимок УЗИ показывает изоэхогенное образование с эксцентрической анэхогенной зоной, овальной формы, параллельной ориентации и ограниченным контуром. Радиолог, выполняющий оценку при помощи модуля S-Detect™, отнес это FBL из категории BI-RADS 4 в категорию BI-RADS 3. По результатам толстоигольной биопсии обнаружена неатипичная протоковая гиперплазия (фиброзно-кистозные изменения).

 

Гистологические диагнозы (см. Таблица 2) определены по 45 образованиям, классифицированным как BI-RADS 4 или BI-RADS 5, с и без модуля S-Detect™:

  • 7 - доброкачественные образования: фиброаденома (2), неатипичная протоковая гиперплазия(2), гранулома (1), корпускулярная киста (1), абсцесс (1);
  • 2 - высокий риск развития образования: атипичная протоковая гиперплазия(1), склерозирующий аденоз (1);
  • 36 - злокачественные образования: инфильтративно-протоковая карцинома (27), инвазивный дольковый рак (6), слизеобразующая карцинома (1), злокачественная листовидная цистосаркома (1), хондросаркома (1)

Классификация очаговых образований молочной железы (FBL) по системе описания и обработки данных ультразвукового исследования молочной железы (BI-RADS US): роль компьютеризированной поддержки принятия решения (модуль S-Detect™)

Таблица 2. PB= вероятность доброкачественного образования; PM= вероятность злокачественного образования; ADH= атипичная протоковая гиперплазия

 

Два радиолога классифицировали 160 FBL как:  BI-RADS 2 (n = 70), BI-RADS 3 (n = 54), BI-RADS 4 (n = 21), BI-RADS 5 (n = 15), при чувствительности, специфичности, PPV и NPV  81.6%, 95.9%, 86.1% и 94.3%, соответственно.

Радиолог, выполняющий оценку при помощи модуля S-Detect™, классифицировал 160 FBL как: BI-RADS 2 (n = 70), BI-RADS 3 (n = 51), BI-RADS 4 (n = 26), BI-RADS 5 (n = 13), при чувствительности, специфичности, PPV и NPV  92.1%, 96.7%, 89.7% и 97.5% соответственно.

В случаях со злокачественными образованиями ре-классификация под контролем модуля S-Detect™ была правильной в 12 из 17  случаях (70.6%): 6 из 9 злокачественные FBL, и 1 из 9 с высоким риском развития FBL, были правильно отнесены в более высокую категорию: из BI-RADS 3 в BI-RADS 4; 3 из 6 доброкачественных FBL отнесены в более низкую категорию: из BI-RADS 4 в  BI-RADS 3. Более того, 2 FBL отнесены в более низкую категорию из BI-RADS 5 в BI-RADS 4, но управление течением болезни в этих случаях не подлежало каким-либо изменениям. 

С другой стороны, 2 из 9 доброкачественных FBL ошибочно отнесены в более высокую категорию

BI-RADS 4, 2 из 6 случаев злокачественных FBL и 1 из 6 с высоким риском образования FBL ошибочно отнесены в более низкую категорию BI-RADS 3.

Описание полученных результатов

В настоящем исследовании радиолог, выполняющий оценку при помощи модуля S-Detect™ достиг более высокую чувствительность, специфичность, улучшенные результаты NPV и PPV по сравнению с изучающими без модуля S-Detect™.

Из 36 доброкачественных FBL, только 2 были интерпретированы как «вероятно доброкачественные» (BI-RADS 3) радиологом, выполняющим оценку при помощи модуля S-Detect™. Гистологический диагноз для этих случаев определил слизеобразующую карциному и злокачественную листовидную цистосаркому, соответственно. Эти образования проявляют относительно ограниченные контуры, в особенности листовидная цистосаркома, представляющая до трех дольчатых строений, определена овальной формой. Радиолог, выполняющий оценку при помощи модуля S-Detect™, классифицировал только одно с высоким риском развития образование как BI-RADS 3, патологический диагноз для которого был склерозирующий аденоз.

Шесть злокачественных образований (2 - инвазивный дольковый рак и 4 - инфильтративно-протоковая карцинома) и 1 образование с высоким риском развития (атипичная протоковая гиперплазия), пропущенные двумя изучающими, правильно признаны в качестве подозрительных радиологом, выполняющим оценку показателей при помощи модуля S-Detect™. Эти образования показывали правильные формы с нечетко ограниченным контуром, поэтому контур определен как микродольчатый.

Два доброкачественных образования, ошибочно отнесенные в более высокую категорию BI-RADS 4 радиологом, выполняющим оценку при помощи модуля S-Detect™, гистопатологически доказали, что одно образование - фиброаденома и одно – неатипичная протоковая гиперплазия.  В этих двух случаях дескрипторами, на основании которых радиолог повысил категорию, явились тень в качестве обнаружения распределения акустической тени и круглая форма, соответственно.

Один абсцесс и одна гранулема представляют только те два образования, которые неточно определенны как BI-RADS 4, как с помощью модуля S-Detect™, так и без него. Это обусловлено нечеткими границами первого образования и непараллельной ориентацией второй.

Выводы

В результате полученных знаний, модуль S-Detect™ охарактеризован в качестве эффективного инструмента компьютеризированной поддержки для классификации очаговых образований молочной железы (FBL), который позволяет увеличить процент обнаружения рака молочной железы, улучшить специфичность, результаты NPV и PPV, даже при сравнении с результатами эксперта.

 

Системная поддержка

- RS80A с Prestige

 -RS80A -HS70A

© 2015 Samsung Medison. Все права защищены.

Samsung Medison сохраняет за собой право вносить изменения в любую модель, упаковку и свойства, представленные в настоящем документе, без предварительного уведомления или предшествующего обязательства.   

Веб сайт  www.samsungmedison.com

www.samsungmedison.kz