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 << 2016 год << №1 <<
стр.106
отметить
статью

Возможности автоматизированного объемного сканирования (ABVS) в уточняющей диагностике узловых образований молочных желез

Шершнева М. А., Солодкий В. А., Меских Е. В., Гажонова В. Е., Нуднов Н. В.
Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf
Шершнева Мария Андреевна - очный аспирант ФГБУ РНЦРР, ФГБУ “Российский научный центр рентгенорадиологии” Минздрава России, shershnevamaria@gmail.com, 117997 Москва, ул. Профсоюзная, д. 86
Солодкий Владимир Алексеевич - доктор мед. наук, профессор, член-корреспондент РАН, директор ФГБУ РНЦРР, ФГБУ “Российский научный центр рентгенорадиологии” Минздрава России, Москва
Меских Елена Валерьевна - доктор мед. наук, заведующая лабораторией рентгенорадиологических, ультразвуковых и рентгенохирургических технологий в маммологии с рентгеноперационной ФГБУ РНЦРР, ФГБУ “Российский научный центр рентгенорадиологии” Минздрава России, Москва
Гажонова Вероника Евгеньевна - доктор мед. наук, профессор, заведующая отделением ультразвуковой диагностики ФГБУ “Учебно-научноый медицинский центр” Управления делами Президента РФ ФГБУ “Объединенная больница с поликлиникой”, ФГБУ “Центральная государственная медицинская академия” Управления делами Президента РФ, Москва
Нуднов Николай Васильевич - доктор мед. наук, профессор, заместитель директора по научной работе ФГБУ РНЦРР, ФГБУ “Российский научный центр рентгенорадиологии” Минздрава России, Москва

Цель исследования: определение эффективности применения автоматизированного объемного сканирования (ABVS) в уточняющей диагностике узловых образований молочных желез. Материал и методы. В исследовании приняли участие 39 пациенток с патологическими образованиями в молочных железах, отобранных из 915 проходивших комплексное маммологическое обследование, включающее в себя: клинический осмотр, ультразвуковое исследование, цифровую рентгеновскую маммографию и пункционную биопсию на базе ФГБУ “Российский научный центр рентгенорадиологии” Минздрава России за период с 05.06 по 26.06.2014 г Результаты. Определены возможности и преимущества ABVS. Установлено, что автоматизированная сонотомография (3D-ABVS) обладает более высокой чувствительностью в уточняющей диагностике у женщин молодого возраста, нерожавших, с развитой железистой тканью. Чувствительность 3D-ABVS в выявлении рака молочной железы составила 99,9%. Выводы. Ультразвуковое исследование с ABVS молочных желез является дополнительным методом в дифференциальной диагностике узловых образований и может быть включено в диагностический алгоритм исследования этой группы больных.

Ключевые слова:
диагностика молочных желез, стандартные методы диагностики, рак молочной железы, diagnosis of mammary glands, standard methods of diagnosing breast cancer

Литература:
1.Давыдов М.И., Аксель Е.М. Заболеваемость и смертность от рака молочной железы. Большая конференция RUSSCO рак молочной железы. Рак молочной железы. Материалы. М., 2014: 34.
2.Ferlay J., Shin H., Bray F. et al. GLOBOCAN-2012 v 3.0. Cancer incidence and mortality worldwide: IARC Cancer Base No. 10. International agency for research on cancer. URL: http://globocan.iarc.fr/old/agespecific_table_n.asp?selection=163643&title=Russian+Federation&sex=2&type=0&stat=1&window=1&sort=0&submit=%C2%A0Execute (Дата обращения 08.09.2015 г.).
3.Заец М.В. Возможности эластографии в комплексной диагностике непальпируемых злокачественных образований молочной железы. Вестник РНЦРР. 2012; 12: URL: http://vestnik.rncrr.ru/vestnik/v12/papers/zaets_v12.htm.
4.Рожкова Н.И., Бурдина И.И., Дабагов А.Р. и др Лучевая диагностика в маммологии: Руководство для врачей; Под ред. Рожковой Н.И. М.: СИМК, 2013. 121 c.
5.Осипов Л.В. Ультразвуковые диагностические приборы. Режимы, методы и технологии: Практическое руководство для пользователей. М.: Изомед, 2011. 316 с.
6.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.
7.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; 337-346.
8.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.
9.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.
10.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.
11.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.
12.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.
13.Якобс О.Э., Рожкова Н.И., Мазо М.Л., Микушин С.Ю. Опыт использования виртуальной сонографии молочной железы. Вестник рентгенологии и радиологии. 2014; 1: 23-32.
14.Гажонова В.Е., Ефремова М.П., Хлюстина Е.М. и др. Автоматическая сонотомография молочных желез (Automated Breast Volume Sonography) - новая методика диагностики рака. Медицинская визуализация. 2015; 2: 67-77.
15.Zonderland H., Smithuis R. Bi-RADS for mammography and ultrasound 2013 updated version. URL:. http://www.radiologyassistant.nl/en/p53b4082c92130/bi-rads-formammography-and-ultrasound-2013.html (Дата обращения 07.09.2015г.).
16.Гажонова В.Е., Бачурина Е.М., Хлюстина Е.М., Кулешова Т.Н. Автоматизированная сонотомография молочных желез (3D ABVS). Часть 1. Интеграция УЗ-метода в радиологические стандарты томографии. Лучевая диагностика. 2014; Спецвыпуск 3: 42-48.
17.Гажонова В.Е., Бачурина Е.М., Хлюстина Е.М. и др. Автоматизированная сонотомография молочных желез (3D ABVS). Часть 2. Клиническое применение сонотомографии в диагностике рака молочных желез. Лучевая диагностика. 2014; Спецвыпуск 5: 33-41.

Features Automated Volumetric Scanning (ABVS) in Specifying the Diagnosis of Breast Nodules

Shershneva M. A., Solodkiy V. A., Meskih E. V., Gazhonova V. E., Nudnov N. V.

Objective. To determine the effectiveness of the application of automated bulk scanning (ABVS) in specifying the diagnosis of breast nodules. Materials and Methods. The study involved 39 patients with pathologic formations in the mammary glands taken from the 915 held comprehensive mammography, including: clinical examination, ultrasound, digital X-ray mammography and needle biopsy on the basis of State Organization “Russian Scientific Center of Radiology” (RNTSRR) Ministry health of the Russian Federation for the period of 05.06 on 26.06.2014. Results. Possibilities and advantages of ABVS were detected. It was found that the automated sonotomography (3D ABVS) has more high sensitivity in the qualifying diagnosis in young women, nulliparous developed glandular tissue. Sensitivity (3D ABVS) in detecting breast cancer was 99.9%. Conclusions. The ultrasound scan with automated volume breast is an additional method in the differential diagnosis of thyroid nodules and can be included in the diagnostic algorithm study of this group of patients.

Keywords:
диагностика молочных желез, стандартные методы диагностики, рак молочной железы, diagnosis of mammary glands, standard methods of diagnosing breast cancer

ООО Издательский дом ВИДАР-М, 2016