Выход
Вход/Login
 
E-mail
Пароль/Password
Забыли пароль?
Введите E-mail и жмите тут. Пароль будет выслан на указанный адрес
Войти (LogIn)

 

Если вы первый раз здесь, то зарегистрируйтесь

Регистрация/Sign Up
Полное имя (Ф.И.О.)/Name
E-mail
Телефон/Phone
Зарегистрироваться,
на ваш E-mail будет выслан временный пароль

 

Медицинская литература. Новинки


 

 

 

 

 

 
вce журналы << Медицинская визуализация << 2015 год << №2 <<
стр.67
отметить
статью

Автоматическая сонотомография молочных желез (Automated Breast Volume Sonography) - новая методика диагностики рака

Гажонова В. Е., Ефремова М. П., Хлюстина Е. М., Шатилова Е. В., Кулешова Т. Н., Лозоватор А. Л.
Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf
Гажонова Вероника Евгеньевна - доктор мед. наук, профессор, профессор кафедры лучевой диагностики ФГБУ ДПО “Учебно-научный медицинский центр” Управления делами Президента РФ; заведующая кабинетом УЗ-ангиографии, врач ультразвуковой диагностики ФГБУ “Объединенная больница с поликлиникой” Управления делами Президента РФ, ФГБУ ДПО “Учебно-научный медицинский центр” Управления делами Президента РФ; ФГБУ “Объединенная больница с поликлиникой” Управления делами Президента РФ, vx969@yandex.ru, Москва, Россия
Ефремова Мария Петровна - заочный аспирант кафедры лучевой диагностики ФГБУ ДПО “Учебно-научный медицинский центр” Управления делами Президента РФ; врач ультразвуковой диагностики ФГБУ “Объединенная больница с поликлиникой” Управления делами Президента РФ, ФГБУ ДПО “Учебно-научный медицинский центр” Управления делами Президента РФ; ФГБУ “Объединенная больница с поликлиникой” Управления делами Президента РФ, Москва, Россия
Хлюстина Елена Михайловна - канд. мед. наук, заведующая хирургическим отделением поликлиники, ФГБУ “Объединенная больница с поликлиникой” Управления делами Президента РФ, Москва, Россия
Шатилова Екатерина Валерьевна - врач-хирург отделения хирургии поликлиники, ФГБУ “Объединенная больница с поликлиникой” Управления делами Президента РФ, Москва, Россия
Кулешова Татьяна Николаевна - врач хирург-онколог отделения хирургии поликлиники, ФГБУ “Объединенная больница с поликлиникой” Управления делами Президента РФ, Москва, Россия
Лозоватор Александр Леонидович - канд. мед. наук, заведующий патологоанатомическим отделением, ФГБУ “Объединенная больница с поликлиникой” Управления делами Президента РФ, Москва, Россия

Цель исследования: провести изучение возможностей новой методики - сонотомографии (СТГ) в диагностике рака молочной железы (РМЖ) при сопоставлении данных с рентгеновской маммографией (РМГ). Материал и методы. СТГ выполнена у 152 больных на аппарате ACUSON S2000 ABVS со специальным датчиком для автоматического сканирования 14L5BV с частотой 14 МГц. Двумя независимыми экспертами были оценены выявленные образования по классификации BIRADS, их топография, наличие симптома “лучистости”, микрокальцинации. Согласованность результатов оценивалась по шкале каппа. Верификация результатов исследования выполнялась при цитологическом и гистологическом исследованиях материала. Рассчитывалась диагностическая информативность СТГ. Результаты. Были получены результаты о хорошей согласованности заключений обоих экспертов относительно классификации образований по BIRADS (к = 0,78), низкая - для доброкачественных образований (к = 0,53) и высокая - для злокачественных (к = 0,96). Было показано, что симптом “лучистости”, характерный для РМЖ при РМГ, выявляется с помощью новой технологии и при СТГ, согласованность экспертов высокая (к = 0,85). Встречаемость данного признака при РМЖ - 88,2%. На основании проведенного исследования чувствительность СТГ в диагностике РМЖ составила 87%, специфичность - 72%. Доказана высокая чувствительность и специфичность СТГ в диагностике РМЖ у больных с плотным типом молочных желез (С и D) - 100 и 96% соответственно. Выводы. Методика СТГ наиболее эффективна у пациенток с плотным железистым фоном. СТГ-данные могут быть сопоставлены с данными РМГ, что позволяет рекомендовать этот метод как уточняющий при выявленных теневых образованиях при РМГ.

Ключевые слова:
автоматическая объемная сонография, сонотомография, маммография, рак молочной железы, automated breast volume sonography, sonotomography, mammography, breast cancer

Литература:
1.Аксель Е.М. Злокачественные новообразования молочной железы: состояние онкологической помощи, заболеваемость и смертность. Маммология. 2006; 1: 9-13.
2.Злокачественные новообразования в России в 2012 году (заболеваемость и смертность). Сборник; Под ред. В.И. Чиссова, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена Минздравсоцразвития России, 2012. 256 с.
3.Чиссов В.И., Старинский В.В., Петрова Г.В. Злокачественные новообразования в России (Заболеваемость и смертность). М.: Центр информ. техн. и эпидемиол. исследований в области онкологии, 2012. 262 с.
4.Рожкова Н.И. Лучевая диагностика в маммологии: Руководство для врачей. М.: СпецИздат, 2014. 128 p.
5.Корженкова Г.П. Комплексная рентгено-сонографическая диагностика заболеваний молочной железы. М.: СТРОМ, 2004. 123 с.
6.Якобс О.Э., Рожкова Н.И., Мазо М.Л. и др. Опыт использования виртуальной сонографии молочной железы. Вестник рентгенологии и радиологии. 2014; 1: 23-32.
7.Гажонова В.Е., Бачурина Е.М., Хлюстина Е.М. и др. Автоматическая сонотомография молочных желез (3D ABVS). Часть 1. Интеграция УЗ-метода в радиологические стандарты томографии. Поликлиника. 2014; 3: 42-48.
8.Гажонова В.Е., Бачурина Е.М., Хлюстина Е.М. и др. Автоматическая сонотомография молочных желез (3D ABVS). Часть 2. Клиническое применение сонотомографии в диагностике рака молочных желез. Поликлиника. 2014; 5 (2): 33-41.
9.Maturo V.G., Zusmer N.R., Gilson A.J., et al. Ultrasound of the whole breast utilizing a dedicated automated breast scanner. Radiology. 1980; 137: 457-463.
10.Tozaki M., Isobe S., Yamaguchi M. et al. Optimal scanning technique to cover the whole breast using an automated breast volume scanner. Jap. J. Radiol. 2010; 28: 325-328.
11.Wojcinski S., Farrokh A., Hille U. et al. The automated breast volume scanner (ABVS): initial experiences in lesion detection compared with conventional handheld B-mode ultrasound: a pilot study of 50 cases. Int. J. Women''s Health. 2011; 13: 337-346.
12.Shin H.J., Kim H.H., Cha J.H. et al. Automated ultrasound of the breast for diagnosis: interobserver agreement on lesion detection and characterization. Am. J. Roentgenol. 2011; 13 (3): 747-754.
13.Lin X., Wang J., Han F. et al. Analysis of eighty-one cases with breast lesions using automated breast volume scanner and comparison with handheld ultrasound. Eur. J. Radiol. 2012; 13 (5): 873-878.
14.Wang H.Y., Jiang Y.X., Zhu Q.L. et al. Differentiation of benign and malignant breast lesions: a comparison between automatically generated breast volume scans and handheld ultrasound examinations. Eur. J. Radiol. 2012; 13 (11): 3190-3200.
15.Wang Z.L., Xu J.H., Li J.L. et al. Erratum to: comparison of automated breast volume scanning to hand-held ultrasound and mammography. Radiol. Med. 2012; 13 (8): 1443.
16.Wang Z.L., Xw J.H., Li J.L. et al. Comparison of automated breast volume scanning to hand-held ultrasound and mammography. Radiol. Med. 2012; 13 (8): 1287-1293.
17.Golatta M., Franz D., Harcos A. et al. Interobserver reliability of automated breast volume scanner (ABVS) interpretation and agreement of ABVS findings with hand held breast ultrasound (HHUS), mammography and pathology results. Eur. J. Radiol. 2013; 13 (8): 332-336.
18.Corsetti J., Ferrari A., Ghirardi M. et al. Role of ultrasonography in detecting mammographically occult breast carcinoma in women with dense breasts. Eur. J. Cancer. 2008; 44: 539-544.
19.Tozaki M., Fukuma E. Accuracy of determining preoperative cancer extent measured by automated breast ultrasonography. Jap. J. Radiolo. 2010; 13 (10): 771-773.
20.Isobe S., Tozaki M., Yamaguchi M. et al. Detectability of breast lesions under the nipple using an automated breast volume scanner: comparison with handheld ultrasonography. Jap. J. Radiol. 2011; 1 3 (5): 361-365.

Automated Breast Volume Sonography - New Technology in Breast Cancer Diagnosis

Gazhonova V. Y., Efremova M. P., Khlustina E. M., Shatilova E. V., Kuleshova T. N., Lozovator A. L.

Aim. To study diagnostic capabilities of the new method Automated Breast Volume Sonography (ABVS) in the reference to mammography. Materials and methods. ABVS were performed in 152 patients on ACUSON S2000 ABVS with a special transducer for automated scanning 14L5BV 14 MGz. All lesions were classified according to BIRADS classification, topography, presence of the retraction fenomenon, microcalcification by 2 experts independently. Inter-observer variability were classified under kappa value. All results were verified by cytological and pathomorphological examinations of the specimens. Diagnostic confidence of the ABVS were calculated. Results. Interrater variability values were good for BIRADS classification (k = 0.78), poor - for benign lesions (k = 0.53), and excellent (k = 0.96) for malignant. Retraction phenomenon that is seen by mammography in breast cancer also was specifically showed by ABVS, interobserver variability was high (k = 0.85). This symptom was seen in 88.2% in breast cancer. Sensitivity and specificity of the ABVS in breast cancer diagnosis according to our results were 87% and 72%. High sensitivity and specificity was proved in the case with high density breasts (types C and D) - 100% and 96% respectively. Resume. ABVS was highly effective in women with higher breast density. ABVS data can be compared with mammography data therefore could be recommended as an adjunct to mammography in the cases of suspicious dense breast lesions.

Keywords:
автоматическая объемная сонография, сонотомография, маммография, рак молочной железы, automated breast volume sonography, sonotomography, mammography, breast cancer

ООО Издательский дом ВИДАР-М, 2016