Preview

Медицинская визуализация

Расширенный поиск

Виртуальная сонография молочной железы. Опыт клинического применения

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторах

Ольга Эдмундовна Якобс
ФГБУ “МНИОИ им. П.А. Герцена” Министерства здравоохранения России
Россия


Андрей Дмитриевич Каприн
ФГБУ “МНИОИ им. П.А. Герцена” Министерства здравоохранения России
Россия


Надежда Ивановна Рожкова
ФГБУ “МНИОИ им. П.А. Герцена” Министерства здравоохранения России
Россия


Михаил Львович Мазо
ФГБУ “МНИОИ им. П.А. Герцена” Министерства здравоохранения России
Россия


Сергей Юрьевич Микушин
Поликлиника ОАО “Газпром”
Россия


Список литературы

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.


Для цитирования:


Якобс О.Э., Каприн А.Д., Рожкова Н.И., Мазо М.Л., Микушин С.Ю. Виртуальная сонография молочной железы. Опыт клинического применения. Медицинская визуализация. 2014;(2):22-32.

For citation:


Yakobs O.E., Kaprin A.D., Rozhkova N.I., Mazo M.L., Mikushin S.Y. Virtual Breast Sonography. Results of Clinical Application. Medical Visualization. 2014;(2):22-32. (In Russ.)

Просмотров: 394


ISSN 1607-0763 (Print)
ISSN 2408-9516 (Online)