Медицинская литература. Новинки

 

 

 

 

 

 

Компьютерный анализ маммограмм низкой плотности: результаты одноцентрового проспективного рандомизированного клинического исследования

Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf

Цель исследования: оценить целесообразность использования системы компьютерного анализа (CAD) маммограмм с последующим прицельным ультразвуковым исследованием (УЗИ) промаркированных зон при низкой (ACR A-В) плотности молочной железы (МЖ). Материал и методы. Проведено проспективное исследование, в которое было включено 2326 пациенток с низкой плотностью паренхимы МЖ, которые рандомизировались для обработки маммограмм CAD (MammCheck II собственной разработки) и прицельным УЗИ промаркированных зон (группа ММГ + CAD) или без таковых (группа ММГ). Затем проводилась фаза наблюдения длительностью 3 года. Результаты. В процессе первичного скрининга в группе ММГ было обнаружено 77 раков молочной железы (РМЖ) (из них 28,57% - до 1 см), в группе ММГ + CAD - 69 РМЖ (из них 36,23% - до 1 см), р > 0,05. РМЖ был выявлен только в процессе прицельного исследования в зоне метки CAD у 4 из 25 пациенток группы ММГ + CAD, и все эти случаи соответствовали РМЖ размером до 1 см. При последующем наблюдении в группе ММГ было выявлено пять дополнительных РМЖ, в группе ММГ + CAD таких случаев не отмечалось (p 0,05). Три из этих пяти РМЖ ретроспективно были промаркированы CAD. Единственный видимый РМЖ, который не был промаркирован CAD, имел размер 3 мм. Общая частота ложноположительных меток составила 0,31 и 0,28 на пленочную и цифровую маммограмму соответственно (р > 0,05). Заключение. Использование CAD в сочетании с маммографией и последующим прицельным УЗИ промаркированных зон при низкой плотности МЖ целесообразно, поскольку это достоверно снижает частоту РМЖ, диагностированных при последующем наблюдении длительностью 3 года, обеспечивая выявление 77 (100,00%) из 77 по сравнению с 69 (93,24%) из 74 при использовании только маммографии.

Ключевые слова:
маммография, жировая паренхима, система компьютерной диагностики, рак молочной железы, интервальный рак, mammography, fatty breast, computer-aided detection system, breast cancer, interval cancer

Литература:
1.Bray F., Ferlay J., Soerjomataram I., Siegel R.L., Torre L.A., Jemal A. Global Cancer Statistics 2018: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. Cancer J. Clin. 2018; 68: 394-424. http://doi.org/10.3322/caac.21492.
2.Canto J.G., Kiefe C.I. Age-Specific Analyses of Breast Cancer Versus Heart Disease Mortality in Women. Am. J. Cardiol. 2014; 113: 410-411. http://doi.org/10.1016/j.amjcard.2013.08.055
3.Состояние онкологической помощи населению России в 2018 году / Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. М., МНИОИ им. П.А. Гер цена, филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России, 2019.
4.Seely J.M., Alhassan T. Screening for breast cancer in 2018 - what should we be doing today? Curr. Oncol. 2018; 25 (Suppl. 1): S115-S124. http://doi.org/https://doi.org/10.3747/co.25.3770
5.Lauby-Secretan B, Scoccianti C, Loomis D, Benbrahim-Tallaa L., Bouvard V., Bianchini F. et al. Breast-cancer screening - viewpoint of the IARC Working Group. N. Engl. J. Med. 2015; 372: 2353-2358. http://doi.org/10.1056/NEJMsr1504363
6.Breast-cancer screening with mammography in women aged 40-49 years Swedish Cancer Society and the Swedish National Board of Health and Welfare. Int. J. Cancer. 1996; 68: 693-699.
7.Пасынков Д.В., Егошин И.А., Колчев А.А., Клюшкин И.В., Бусыгина О.В. Сравнительный анализ диагностической ценности систем компьютерного анализа маммограмм I и II поколений. Медицинская визуализация. 2017; 21 (1): 90-102. http://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-1-90-102
8.Пасынков Д.В., Егошин И.А., Колчев А.А., Клюшкин И.В., Пасынкова О.О. Эффективность системы компьютерного анализа маммограмм в диагностике вариантов рака молочной железы, трудно выявляемых при скрининговой маммографии. REJR. 2019; 9 (2): 107-118. http://doi.org/10.21569/2222-7415-2019-9-2-107-118
9.Egoshin I., Pasynkov D., Kolchev A., Kliouchkin I., Pasynkova O. A segmentation approach for mammographic images and its clinical value (2018). 2017 IEEE International Conference on Microwaves, Antennas, Communications and Electronic Systems, COMCAS 2017, 2018-January: 1-6. http://doi.org/10.1109/COMCAS.2017.8244764
10.Shaevitch D., Taghipour S., Miller A.B., Montgomery N., Harvey B. Tumor size distribution of invasive breast cancers and the sensitivity of screening methods in the Canadian National Breast Screening Study. J. Can. Res. Ther. 2017; 13: 562-569. http://doi.org/10.4103/0973-1482.174539
11.Лабазанова П.Г., Рожкова Н.И., Бурдина И.И., Запирова С.Б., Мазо М.Л., Микушин С.Ю. и др. Маммографическая плотность и риск развития рака молочной железы. Взгляд на историю изучения вопроса. REJR. 2020; 10(2): 205-222. http://doi.org/10.21569/2222-7415-2020-10-2-205-222
12.Miglioretti D.L., Zhu W., Kerlikowske K., Sprague B.L., Onega T., Buist D.S. et al. Breast Tumor Prognostic Characteristics and Biennial vs Annual Mammography, Age, and Menopausal Status. JAMA Oncol. 2015; 1 (8): 1069-1077. http://doi.org/10.1001/jamaoncol.2015.3084
13.Peer P.G., van Dijck J.A., Hendriks J.H., Holland R., Verbeek A.L. Age-dependent growth rate of primary breast cancer. Cancer. 1993; 71 (11): 3547-5351.
14.Tubtimhin S, Promthet S, Suwanrungruang K, Supaattagorn P. Molecular Subtypes and Prognostic Factors among Premenopausal and Postmenopausal Thai Women with Invasive Breast Cancer: 15 Years Follow-up Data. Asian Pac. J. Cancer Prev. 2018; 19 (11): 3167-3174. http://doi.org/10.31557/APJCP.2018.19.11.3167
15.Гажонова В.Е., Ефремова М.П., Дорохова Е.А. Возможности ультразвуковой томографии в прогнозировании течения рака молочной железы (РМЖ) - молекулярная классификация РМЖ. Поволжский онкологический вестник. 2016; 24 (2): 26-32.
16.Calas M.J.G., Gutfilen B., Pereira W.C.A. CAD and mammography: why use this tool? Radiol. Bras. 2012; 45 (1): 46-52. http://doi.org/10.1590/S0100-39842012000100011

The value of computer aided detection system for mammography in the fatty breast: the results of the single-centered, prospective, randomized clinical trial

Aim. To assess the reasonability to use CAD added to mammography with subsequent targeted ultrasound (US) of CAD markings in patients with low-density (ACR A-В) breasts. Materials and methods. In the prospective study we included 2326 women with low breast density. They were randomized for CAD (MammCheck II of our own design) checking with subsequent targeted US (MMG + CAD group) or without CAD (MMG only group). After the initial screening we performed the 3-year follow-up phase. Results. Totally, during the primary screening in the MMG only group we found 77 breast cancers (BCs) (28,57% of them sized less than 1 cm), in the MMG + CAD group - 69 BCs (36,23% of them sized less than 1 cm), р > 0.05. The suspicious lesion was identified only during the targeted US of the CAD marking in 4 of 25 women in the MMG + CAD group, and all these BCs were below 1 cm in size. During the subsequent follow-up in the MMG only group we found 5 additional BCs, with no such cases in the MMG + CAD group (p 0.05). Three of these five BCs were retrospectively marked by CAD. The only visible BC that was not marked by CAD was 3 mm in size. Discussion. The overall false positive marking rate was 0.31 and 0.28 per film-screen and digital image, respectively (р > 0.05). Conclusion. The CAD usage added to mammography with subsequent targeted US of markings in patients with low-density (ACR A-В) breast is reasonable due to the significant decrease of the BC rate diagnosed during the 3-year follow-up. This combination detected 77 of the 77 (100.00%) BCs compared to 69 of 74 (93.24%) BCs when only mammography used.

Keywords:
маммография, жировая паренхима, система компьютерной диагностики, рак молочной железы, интервальный рак, mammography, fatty breast, computer-aided detection system, breast cancer, interval cancer