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

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.

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

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.