...
首页> 外文期刊>Kazan Medical Journal >Method to increase sensitivity and specificity of computer-aided detection system for mammographic images in dense breast parenchyma
【24h】

Method to increase sensitivity and specificity of computer-aided detection system for mammographic images in dense breast parenchyma

机译:提高乳腺实质薄层图像的计算机辅助检测系统敏感性和特异性的方法

获取原文
           

摘要

Цель. Поиск путей повышения диагностической ценности систем компьютерного выявления патологических образований для маммографии, основанных на принципе сравнения изображений двух молочных желёз. Методы. Произведён анализ диагностической ценности системы компьютерного выявления патологических образований для маммографии MammCheck 1.15 собственной разработки, в состав которой включены модули поиска асимметричных областей и яркостной трансформации. Для тестирования данной системы использовали стандартные оцифрованные маммограммы в краниокаудальной и медиолатеральной косой проекциях 117 пациенток с морфологически верифицированным раком молочной железы (визуализировавшимся в виде очагового образования с микрокальцинатами или без них) и 114 пациенток, не страдавших злокачественными опухолями, что было подтверждено результатами 3-летнего наблюдения. Все маммограммы имели плотность 3-4 (C-D) согласно классификации ACR. У 23 из 117 пациенток изменения, соответствовавшие раку молочной железы, визуализировались нечётко или были вообще не видны невооружённым глазом на стандартных маммограммах. Результаты. Общая чувствительность метода составила 80,3%, частота ложноположительных результатов - 13,2%. Чувствительность в выявлении образований с микрокальцинатами была выше (100%) по сравнению с образованиями без микрокальцинатов (78,1%, p 0,05). Система правильно выделила 14 (60,7%) из 23 опухолей, невидимых на стандартных маммограммах (все они не имели микрокальцинатов). Вывод. Плотность паренхимы молочной железы остаётся проблемой для системы компьютерного выявления патологических образований при диагностике рака, особенно не сопровождающегося образованием микрокальцинатов, однако данные системы могут обнаруживать невидимые или плохо видимые при стандартном исследовании злокачественные образования, в связи с чем целесообразно их использование в качестве варианта второго или третьего прочтения маммограмм.
机译:目标。基于比较两个乳腺图像的原理,寻求增加计算机化乳腺X射线摄影病理检查系统诊断价值的方法。方法。对我们自行设计的MammCheck 1.15(包括用于搜索不对称区域和亮度转换的模块)进行的X射线乳腺钼靶X线计算机检查病理形态的系统的诊断价值进行了分析。为了测试该系统,我们对117例经形态学验证的乳腺癌患者(可视为有或无微钙化的局灶性病变)和114例未患有恶性肿瘤的患者的颅尾和中外侧斜位投影使用标准的数字化乳腺X线照片,这通过3年的结果得到了证实观察。根据ACR分类,所有乳房X光照片的重力为3-4(C-D)。在117例患者中,有23例在标准乳房X线照片上看不到与乳腺癌一致的变化,或者肉眼根本看不到。结果。该方法的总灵敏度为80.3%,假阳性率为13.2%。与无微钙化病变相比,检测到具有微钙化病变的敏感性更高(100%)(78.1%,p <0.05)。该系统正确地识别了在标准乳房X线照片上看不见的23个肿瘤中的14个(60.7%)(它们都没有微钙化)。结论。乳腺薄壁组织的密度仍然是计算机诊断癌症诊断中病理形成的系统的一个问题,特别是不伴有微钙化的形成,但是,在标准研究中,这些系统可以检测到不可见或可见性较差的恶性形成,因此建议将它们用作第二或第三种的变体阅读乳房X线照片。

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号