medvisМедицинская визуализацияMedical Visualization1607-07632408-9516RDS-Media Ltd.10.24835/1607-0763-1449medvis-1449Research ArticleМОЛОЧНЫЕ ЖЕЛЕЗЫBREASTЭффективность включения в состав системы компьютерного анализа маммограмм блока идентификации и дифференцирования кальцинатов: результаты одноцентрового проспективного рандомизированного исследованияEffectiveness of the calcification identification and discrimination module incorporated into the computer aided detection system for mammography: the results of the single-center, prospective, randomised studyhttps://orcid.org/0000-0003-1888-2307ПасынковД. В.PasynkovD. V.

Пасынков Дмитрий Валерьевич – канд. мед. наук, доцент, заведующий кафедрой лучевой диагностики, онкологии ФГБОУ ВО “Марийский государственный университет” Минобрнауки России;заведующий отделением лучевой диагностики ГБУ “Республиканский клинический онкологический диспансер” Минздрава Республики Марий Эл, Йошкар-Ола; ассистент кафедры ультразвуковой диагностики  Казанской государственной медицинской академии – филиала ФГБОУ ДПО “Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования” Минздрава России, Казань.https://orcid.org/0000-0003-1888-2307

Dmitry V. Pasynkov – Cand. of Sci. (Med.), Associate Professor, Head of department of radiology and oncology, Mari State University;Head of department of radiology of the Clinical Oncology Dispensary of Mari El Republic, Yoshkar-Ola;Assistant Professor, Department of Diagnostic Ultrasound, Kazan State Medical Academy – Branch Campus of the Federal State Budgetary Educational Institution of Further Professional Education «Russian Medical Academy of Continuous Professional Education» of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation, Kazan.https://orcid.org/0000-0003-1888-2307

passynkov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0254-092XРоманычеваЕ. А.RomanychevaЕ. А.

Романычева Екатерина Андреевна – врач-рентгенолог отделения лучевой диагностики ГБУ “Республиканский клинический онкологический диспансер” Минздрава Республики Марий Эл, Йошкар-Ола. https://orcid.org/0000-0002-0254-092X

Еkaterina А. Romanycheva – radiologist of  department of radiology of the Clinical Oncology Dispensary of Mari El Republic, Yoshkar-Ola.https://orcid.org/0000-0002-0254-092X

katerina.rrr@bk.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0717-0734ЕгошинИ. А.EgoshinI. A.

Егошин Иван Александрович – младший научный сотрудник научного сектора ФГБОУ ВО “Марийский государственный университет” Минобрнауки России, Йошкар-Ола.https://orcid.org/0000-0003-0717-0734

Ivan A. Egoshin – Junior Researcher, Scientific Sector, Mari State University, Yoshkar-Ola.https://orcid.org/0000-0003-0717-0734

jungl91@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1692-2558КолчевА. А.KolchevA. А.

Колчев Алексей Анатольевич – канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры радиоастрономии ФГАОУ ВПО “Казанский (Приволжский) федеральный университет” Минобрнауки России, Казань.https://orcid.org/0000-0002-1692-2558 

Alexey А. Kolchev – Cand. of Sci. (Phys.-Math.), Associate Professor of the Department of Radio Astronomy, Kazan (Volga region) Federal University of the Ministry of Education and Science of Russian Federation, Kazan.https://orcid.org/0000-0002-1692-2558

kolchevaa@mail.ruМериновС. Н.MerinovS. N.

Меринов Сергей Николаевич – врач-рентгенолог отделения лучевой диагностики ГБУ “Республиканский клинический онкологический диспансер” Минздрава Республики Марий Эл, Йошкар-Ола.https://orcid.org/0000-0001-5689-8815

Sergey N. Merinov – radiologist of the department of radiation diagnostics, of the Clinical Oncology Dispensary of Mari El Republic, Yoshkar-Ola.https://orcid.org/0000-0001-5689-8815

xhafabayer@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7513-2217БусыгинаО. В.BusyginaO. V.

Бусыгина Ольга Валерьевна – врач-рентгенолог отделения лучевой диагностики ГБУ “Республиканский клинический онкологический диспансер” Минздрава Республики Марий Эл, Йошкар-Ола. https://orcid.org/0000-0001-7513-2217

Olga V. Busygina – radiologist of the department of radiation diagnostics, of the Clinical Oncology Dispensary of Mari El Republic, Yoshkar-Ola. https://orcid.org/0000-0001-7513-2217

busigina.olga@inbox.ruФГБОУ ВО “Марийский государственный университет” Министерства образования и науки России; ГБУ Республики Марий Эл “Республиканский клинический онкологический диспансер” Минздрава Республики Марий Эл; Казанская государственная медицинская академия – филиал ФГБОУ ДПО “Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования” Минздрава РоссииРоссияMari State University of the Ministry of Education and Science of Russian Federation; Clinical Oncology Dispensary of Mari El Republic, Ministry of Health of Mari El Republic; Kazan State Medical Academy – Branch of Russian Medical Academy of Continuous Professional Education of the Ministry of Healthcare of the Russian FederationRussian FederationГБУ Республики Марий Эл “Республиканский клинический онкологический диспансер” Минздрава Республики Марий ЭлРоссияClinical Oncology Dispensary of Mari El Republic, Ministry of Health of Mari El RepublicRussian FederationФГБОУ ВО “Марийский государственный университет” Министерства образования и науки РоссииРоссияMari State University of the Ministry of Education and Science of Russian Federation; Kazan (Volga region) Federal University of the Ministry of Education and Science of Russian FederationRussian FederationФГАОУ ВПО “Казанский (Приволжский) федеральный университет” Министерства образования и науки РоссииРоссияKazan (Volga region) Federal University of the Ministry of Education and Science of Russian FederationRussian FederationФГБОУ ВО “Марийский государственный университет” Министерства образования и науки России; ГБУ Республики Марий Эл “Республиканский клинический онкологический диспансер” Минздрава Республики Марий ЭлРоссияClinical Oncology Dispensary of Mari El Republic, Ministry of Health of Mari El RepublicRussian Federation20251601202529192101Copyright © Пасынков Д.В., Романычева Е.А., Егошин И.А., Колчев А.А., Меринов С.Н., Бусыгина О.В., 20252025Пасынков Д.В., Романычева Е.А., Егошин И.А., Колчев А.А., Меринов С.Н., Бусыгина О.В.Pasynkov D.V., Romanycheva Е.А., Egoshin I.A., Kolchev A.А., Merinov S.N., Busygina O.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://medvis.rdsmedia.ru/jour/article/view/1449Цель исследования

Цель исследования: создание блока автоматической идентификации кальцинатов (БАИК) системы компьютерного анализа (CAD) маммограмм, позволяющего маркировать различные варианты кальцинатов молочной железы (МЖ), и оценка его клинической эффективности.

Материал и методы

Материал и методы. Проведено проспективное, рандомизированное исследование, в которое было включено 9078 пациенток, явившихся для выполнения маммографии. Все они были рандомизированы в соотношении 1:1 в контрольную группу (группу CAD), где выполнялась обработка маммограмм с помощью CAD MammCheck (без БАИК), и опытную группу, где дополнительно выполнялась обработка полученных маммограмм с помощью БАИК (группу CAD + БАИК). После первичного скрининга пациентки наблюдались в течение минимум 3 лет.

Результаты

Результаты. В процессе визуального анализа маммограмм в группах CAD + БАИК и CAD было верифицировано 170 (3,74%) и 159 (3,50%; р = 0,3716) случаев злокачественных новообразований МЖ, соответственно. После анализа меток CAD было дополнительно верифицировано 10 и 6 случаев злокачественных новообразований МЖ соответственно (р = 0,8175). В процессе последующего анализа меток БАИК в соответствующей группе было верифицировано 7 (0,15%) случаев рака МЖ (РМЖ). В итоге, в процессе первичного скрининга было верифицировано 187 и 165 случаев РМЖ, соответственно (р = 0,0477). В процессе последующего наблюдения в течение 3 лет в группе CAD + БАИК было идентифицировано 16 (0,35%) случаев РМЖ, впоследствии у 2 (0,04%) пациенток этой группы в зоне верифицированного РМЖ обнаруживались микрокальцинаты. В группе CAD соответствующие показатели составили 22 (0,48%) и 9 (0,20%) случаев соответственно (р = 0,054).

Заключение

Заключение. Включение БАИК в структуру CAD обеспечивает достоверное (на 5,81%) повышение выявляемости РМЖ, проявляющихся кальцинатами, за счет небольшого (на 0,89%) повышения частоты вызова пациенток для дообследования.

Aim

Aim: to develop the module of automated calcification identification (MACI) capable to mark the different types of breast calcifications and suitable for incorporation into the computer-aided detection (CAD) system for mammography, as well as to assess its clinical efficiency.

Material and methods

Material and methods. We performed prospective, randomized study included 9078 women who underwent the mammography. All the subjects were randomized (1:1) into the control (CAD) and experimental (CAD + MACI) arms. In the CAD arm the mammography images were processed with the help of CAD MammCheck (with no MACI). In the CAD + MACI arm we used the combined CAD and MACI image processing. After the primary screening completion the subjects were followed for minimum 3 years.

Results

Results. During the visual mammography image analysis in the CAD + MACI и CAD arms 170 (3.74%) и 159 (3.50%; р = 0.3716) breast carcinoma (BC) cases were proven, respectively. After the CAD markings analysis we additionally proven 10 and 6 BC cases, respectively (р = 0.8175). During the subsequent MACI markings analysis in the CAD + MACI arm 7 (0.15%) BC cases were verified. Totally, during the primary screening we found 187 and 165 BC cases, respectively (р = 0.0477). During the 3-year follow-up in the CAD + MACI arm 16 BC cases were proven (0.35%), of them in 2 (0.04%) cases the microcalcifications were found in the area of the subsequently verified BC. In the CAD arm the corresponding values were 22 (0.48%) and 9 (0.20%) BC cases (р = 0.054).

Conclusion

Conclusion. MACI incorporation into the CAD design significantly increases (5.81%) the detection rate of BC associated with microcalcifications at the expense of small (0.89%) increase of the recall rate.

маммографиярак молочной железыкальцинатысистема компьютерного анализаmammographybreast carcinomacalcificationcomputer aided detectionОсновные результаты разделов “Материал и методы” и “Результаты” получены Д.В. Пасынковым и И.А. Егошиным при поддержке гранта Российского научного фонда №24­21­00031, https://rscf.ru/project/24­21­00031/ReferencesSung H., Ferlay J., Siegel R.L. et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA: Cancer J. Clin. 2021; 7 (3): 209–249. https://doi.org/10.3322/caac.21660Sung H., Ferlay J., Siegel R.L. et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA: Cancer J. Clin. 2021; 7 (3): 209–249. https://doi.org/10.3322/caac.21660Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. Состояние онкологической помощи населению России в 2022 году. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России, 2022. 239 с.Kaprin A.D., Starinsky V.V., Shakhzadova A.O. The current state of the oncology care in the Russia in 2020. Moscow, 2021. 239 p. (In Russian)Lauby-Secretan B., Scoccianti C., Loomis D. et al. Breast-cancer screening – viewpoint of the IARC Working Group. New Engl. J. Med. 2015; 372 (24): 2353–2358. https://doi.org/10.1056/NEJMsr1504363Lauby-Secretan B., Scoccianti C., Loomis D. et al. Breast-cancer screening – viewpoint of the IARC Working Group. New Engl. J. Med. 2015; 372 (24): 2353–2358. https://doi.org/10.1056/NEJMsr1504363Громов А.И., Комин Ю.А., Мозеров С.А., Красницкая С.К. Ультразвуковой мерцающий артефакт в дифференциальной диагностике кальцинатов молочных желез. Медицинская визуализация. 2021; 25 (3): 157–166. https://doi.org/10.24835/1607-0763-1025Gromov A.I., Komin Yu.A., Mozerov S.A., Krasnickaya S.K. Twinkling artifact in differential diagnosis of mammary calcinates. Medical Visualization. 2021; 25 (3): 157–166. https://doi.org/10.24835/1607-0763-1025 (In Russian)Duffy S.W., Tabár L., Yen A. M.-F. et al. Beneficial Effect of Consecutive Screening Mammography Examinations on Mortality from Breast Cancer: A Prospective Study. Radiology. 2021; 299: 541–547. https://doi.org/10.1148/radiol.2021203935Duffy S.W., Tabár L., Yen A. M.-F. et al. Beneficial Effect of Consecutive Screening Mammography Examinations on Mortality from Breast Cancer: A Prospective Study. Radiology. 2021; 299: 541–547. https://doi.org/10.1148/radiol.2021203935Masud R., Al-Rei M., Lokker C. Computer-Aided Detection for Breast Cancer Screening in Clinical Settings: Scoping Review. JMIR Med Inform. 2019; 7 (3): e12660. https://doi.org/10.2196/12660Masud R., Al-Rei M., Lokker C. Computer-Aided Detection for Breast Cancer Screening in Clinical Settings: Scoping Review. JMIR Med Inform. 2019; 7 (3): e12660. https://doi.org/10.2196/12660Egoshin I., Pasynkov D., Kolchev A. et al. 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. https://doi.org/10.1109/COMCAS.2017.8244764Egoshin I., Pasynkov D., Kolchev A. et al. 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. https://doi.org/10.1109/COMCAS.2017.8244764Пасынков 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; (1): 90–102. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-1-90-102Pasynkov D.V., Egoshin I.A., Kolchev A.A., et al. Diagnostic Value of 1st and 2nd Generation Computer Aided Detection Systems for Mammography: a Comparative Assessment. Medical Visualization. 2017; 1: 90–102. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-1-90-102 (In Russian)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. Russian Electronic Journal of Radiology. 2019; 9 (2): 107–118. https://doi.org/10.21569/2222-7415-2019-9-2-107-118Pasynkov D.V., Egoshin I.A., Kolchev А.А. et al. The value of computer aided detection system in breast cancer difficult to detect at screening mammography. Russian Electronic Journal of Radiology. 2019; 9 (2): 107–118. https://doi.org/10.21569/2222-7415-2019-9-2-107-118 (In Russian)Duffy S.W., Dibden A., Michalopoulos D. et al. Screen detection of ductal carcinoma in situ and subsequent incidence of invasive interval breast cancers: a retrospective population-based study. Lancet Oncol. 2016; 17 (1): 109–114. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(15)00446-5Duffy S.W., Dibden A., Michalopoulos D. et al. Screen detection of ductal carcinoma in situ and subsequent incidence of invasive interval breast cancers: a retrospective population-based study. Lancet Oncol. 2016; 17 (1): 109–114. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(15)00446-5Ward W.H., DeMora L., Handorf E. et al. Preoperative delays in the treatment of DCIS and the associated incidence of invasive breast cancer. Ann. Surg. Oncol. 2020; 27 (2): 386–396. https://doi.org/10.1245/s10434-019-07844-4Ward W.H., DeMora L., Handorf E. et al. Preoperative delays in the treatment of DCIS and the associated incidence of invasive breast cancer. Ann. Surg. Oncol. 2020; 27 (2): 386–396. https://doi.org/10.1245/s10434-019-07844-4Horvat J.V., Keating D.M., Rodrigues-Duarte H. et al. Calcifications at Digital Breast Tomosynthesis: Imaging Features and Biopsy Techniques. Radiographics. 2019; 39 (2): 307–318. https://doi.org/10.1148/rg.2019180124Horvat J.V., Keating D.M., Rodrigues-Duarte H. et al. Calcifications at Digital Breast Tomosynthesis: Imaging Features and Biopsy Techniques. Radiographics. 2019; 39 (2): 307–318. https://doi.org/10.1148/rg.2019180124Scott R., Kendall C., Stone N. Elemental vs. phase composition of breast calcifications. Sci. Rep. 2017; 7: 136. https://doi.org/10.1038/s41598-017-00183-yScott R., Kendall C., Stone N. Elemental vs. phase composition of breast calcifications. Sci. Rep. 2017; 7: 136. https://doi.org/10.1038/s41598-017-00183-yEkpo E., Alakhras M., Brennan P. Errors in Mammography Cannot be Solved Through Technology Alone. Asian Pacific J. Cancer Prevention. 2018; 19 (2): 291–301. https://doi.org/10.22034/APJCP.2018.19.2.291Ekpo E., Alakhras M., Brennan P. Errors in Mammography Cannot be Solved Through Technology Alone. Asian Pacific J. Cancer Prevention. 2018; 19 (2): 291–301. https://doi.org/10.22034/APJCP.2018.19.2.291Кузнецов А.А., Климова Н.В. Возможности программы поиска скоплений микрокальцинатов на цифровых маммограммах для повышения эффективности диагностики рака молочной железы. Вестник СурГУ. Медицина. 2022; 3 (53): 46–50. https://doi.org/10.34822/2304-9448-2022-3-46-50Kuznetsov A.A., Klimova N.V. Possibilities of Using the Program for Detecting Clusters of Microcalcifi cations on Digital Mammograms to Advance Breast Cancer Diagnosis. Vestnik SurGU. Medicina. 2022; 3 (53): 46–50. https://doi.org/10.34822/2304-9448-2022-3-46-50 (In Russian)Хасанов Р.Ш., Тухбатуллин М.Г., Пасынков Д.В. Эффективность применения системы компьютерного анализа маммограмм при скрининге рака молочной железы: одноцентровое, проспективное, рандомизированное клиническое исследование. Вопросы онкологии. 2021; 67 (6): 777–784. https://doi.org/10.37469/0507-3758-2021-67-6-777-784Khasanov R.Sh., Tukhbatullin M.G., Pasynkov D.V. The value of computer aided detection system for mammography in the breast cancer screening: single-center, prospective, randomized clinical trial. Problems in Oncology. 2021; 67 (6): 777–784. https://doi.org/10.37469/0507-3758-2021-67-6-777-784 (In Russian)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.