Медицинская литература. Новинки

 

 

 

 

 

 

Виртуальная сонография молочной железы. Опыт клинического применения

Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf

Цель: оценить диагностическую эффективность автоматизированного УЗ-сканера всего объема молочных желез (ABVS - the automated breast volume scanner) ACUSON S2000 (Siemens, Германия). Материал и методы. Обследовано 97 пациентов (n=100), из них по данным комплексного лучевого обследования патологические образования в молочных железах не были выявлены (BI-RADS 1) у 27, с отчетливо доброкачественными образованиями (BI-RADS 2) было 18, патоморфологически подтвержден рак молочной железы (РМЖ) (BI-RADS 5) - у 29. Все данные сканирования были оценены независимым экспертом - лучевым диагностом на специальной просмотровой станции без предварительной дополнительной информации о каждой пациентке. Результаты. Чувствительность метода автоматизированного сканирования в выявлении патологии молочных желез составила 100%, диагностическая точность ABVS - 88%. Независимый эксперт установил диагноз РМЖ молочной железы в 26 (90%) случаях из 29. По результатам автоматизированного сканирования молочных желез в 66 (66%) случаях было рекомендовано дообследование с применением комплекса лучевых методов. Гипердиагностика составила 24%. Таким образом, специфичность ABVS-обследования была равна 40%. Выводы. Учитывая тот факт, что ни один из случаев РМЖ не был пропущен, первый опыт использования ABVS показал обнадеживающие результаты и необходимость в дальнейших клинических испытаниях автоматизированной системы сканирования молочных желез.

Ключевые слова:
УЗИ молочных желез, автоматизированное ультразвуковое сканирование молочных желез, рак молочной железы, 3D-реконструкция, breast cancer, automated breast ultrasound, breast ultrasound, 3D-reconstruction

Литература:
1.Лучевая диагностика в маммологии: Руководство для врачей; Под ред. Н.И. Рожковой. М.: СИМК, 2013. 121 с.
2.Цифровая маммологическая клиника. Современные технологии; Под ред. Н.И. Рожковой. М.: СИМК, 2012. 157 с.
3.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.
4.Egan R.L., Egan K.L. Automated water-pathfull-breast sonography: correlation with histology of 176 solid lesions. Am. J. Roentgenol. 1984; 143: 499-507.
5.Wenkel E., Heckmann M., Heinrich M. et al. Automated breast ultrasound: lesion detection and BI-RADS classification - a pilot study. Rofo. 2008; 180: 804-808.
6.Kelly K.M., Dean J., Lee S.J., Comulada W.S. Breast cancer detection: radiologists'' performance using mammography with and without automated whole-breast ultrasound. Eur. Radiol. 2010; 20: 2557-2564.
7.Wojcinski S., Farrokh A., Hille U. et al. 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. Womens Health. 2011; 3: 337-346.
8.Wang Z.L., Xu J.H., Li J.L. et al. Comparison of automated breast volume scanning to hand-held ultrasound and mammography. Radiol. Med. 2012; 117 (8): 1287-1293.
9.Kim H., Cha J.H., Oh H.Y. et al. Comparison of conventional and automated breast volume ultrasound in the description and characterization of solid breast masses based on BI-RADS features. J. Breast Cancer. 2013; 16 (3): 329-334.
10.Маммология: Национальное руководство; Под ред. В.П. Харченко, Н.И. Рожковой. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009. 324 с.
11.Mendelson E.B., Baum J.K., Berg W.A. et al. BI-RADS: Ultrasound. In: Breast Imaging Reporting and Data System: ACR BI-RADS - Breast Imaging Atlas. Eds D''Orsi C.J., Mendelson E.B., Ikeda D.M. et al. Reston, VA: American College of Radiology, 2003. 345 p.
12.Kusano A.S., Trichopoulos D., Terry K.L. et al. A prospective study of breast size and premenopausal breast cancer incidence. Int. J. Cancer. 2006; 118: 2031-2034.
13.Wright M.C. Graphical analysis of bra size calculation procedures. Int. J. Cloth. Sci. Technol. 2002; 14: 41-45.
14.Chae E.Y., Shin H.J., Kim H.J. Diagnostic performance of automated breast ultrasound as a replacement for a handheld second-lookultrasound for breast lesions detected initially on magnetic resonance imaging. Ultrasound Med. Biol. 2013; 39 (12): 2246-2254.
15.Wojcinski S., Gyapong S., Farrokh A. et al. Diagnostic performance and inter-observer concordance in lesion detection with the automated breast volume scanner (ABVS). BMC Med. Imaging. 2013; 13: 36.
16.Chen L., Chen Y., Diao X.H. Comparative study of automated breast 3-D ultrasound and handheld B-mode ultrasound for differentiation of benign and malignant breast masses. Ultrasound Med. Biol. 2013; 39 (10): 1735-1742.
17.Skaane P., Gullien R., Eben E.B. Interpretation of automated breast ultrasound (ABUS) with and without knowledge of mammography: a reader performance study. Acta Radiol. 2014 Mar 28; [Epub ahead of print].
18.Prosch H., Halbwachs C., Strobl C. Automated breast ultrasound vs. handheld ultrasound: BI-RADS classification, duration of the examination and patient comfort. Ultraschall Med. 2011; 32 (5): 504-510.
19.Kim Y.W., Kim S.K., Youn H.J. et al. The clinical utility оf automated breast volume scanner: a pilot study of 139 cases. J. Breast Cancer. 2013; 16 (3): 329-334.

Virtual Breast Sonography. Results of Clinical Application

The aim: to evaluate the diagnostic effectiveness the automated breast volume scanner (ABVS) ACUSON S2000 (Siemens, Germany). Material and methods: The volume data sets were collected from 97 patients and a database containing 27 women with no detectable lesions in multimodal examination (BI-RADS 1), 18 women with clearly benign lesions (BI-RADS2), and 29 women with known breast cancer (BI-RADS5) was created. An independent examiner evaluated all the ABVS data on a separate workstation without any prior knowledge of the patients’ histories. Results. The diagnostic accuracy for the experimental ABVS was estimated as 88%. The independent examiner detected all breast cancers in the volume data resulting in a calculated sensitivity of 100%. After the ABVS examination, there were a high number of requests for further examination in 66%. Over-diagnosis was estimated 24 %. Conclusion. The specificity was 40%. Given the fact that during the application of ABVS no breast cancer was missed - the ABVS must still be regarded as an experimental technique for breast ultrasound, which definitely needs to undergo further evaluation studies.

Keywords:
УЗИ молочных желез, автоматизированное ультразвуковое сканирование молочных желез, рак молочной железы, 3D-реконструкция, breast cancer, automated breast ultrasound, breast ultrasound, 3D-reconstruction