канд. мед. наук, заведующий отделением лучевой диагностики Республиканского онкологического диспансера Республики Марий Эл, Йошкар-Ола
424037 Йошкар-Ола, ул. Осипенко, 22. Тел.: +7-9023-29-76-51
cand. of med. sci., head of radiology department, Oncology Dispenser of Mari El Republic, Yoshkar-Ola
22 Osipenko str., Yoshkar-Ola 424037, Russia. Phone: +7-9023-29-76-51
аспирант кафедры прикладной математики и информатики Марийского государственного университета, Йошкар-Ола
postgraduate student, department of applied mathematics and informatics, Mari State University, Yoshkar-Ola
канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры радиоастрономии Казанского федерального университета, Казань
cand. of physmath. sci., associate professor of radio astronomy department, Kazan Federal University, Kazan
доктор мед. наук, профессор, профессор кафедры общей хирургии Казанского государственного медицинского университета, Казань
doct. of med. sci., professor of general surgery department, Kazan State Medical University, Kazan
врач-рентгенолог отделения лучевой диагностики Республиканского онкологического диспансера Республики Марий Эл, Йошкар-Ола
radiologist, radiology department, Oncology Dispenser of Mari El Republic, Yoshkar-Ola
Цель исследования: сравнительная оценка эффективности работы систем компьютерного анализа (CAD) I и II поколений собственной разработки на обширной базе неотобранных маммографических изображений, полученных в условиях рутинной клинической практики.
Материал и методы. Обе системы были протестированы на наборе из 1532 маммограмм 356 пациенток с верифицированным раком молочной железы (РМЖ) на способность обнаруживать подозрительные области с различными характеристиками на маммограммах различной степени плотности. Размер образований, соответствовавших РМЖ, варьировал от 4 до 35 мм (средний – 13,4 ± 6,3 мм). Исключали случаи РМЖ, проявлявшиеся только в виде скоплений микрокальцинатов, поскольку данная задача решается с использованием отдельного универсального блока.
Результаты. При использовании систем I и II поколения были получены следующие результаты соответственно: обнаружение малых раков (до 10 мм) с очаговым ростом – 41 (78,85%) из 52 и 48 (92,31%; p > 0,05) из 52; обнаружение РМЖ, проявляющегося в виде асимметрии, – 18 (100%) из 18 и 13 (72,2%; p > 0,05) из 18; обнаружение частично срезанных образований – 15 (83,3%) из 18 и 17 (94,4%; p > 0,05) из 18; обнаружение образований, плохо видимых или вообще невидимых на стандартных маммограммах ввиду плотной паренхимы МЖ (типы C-D согласно ACR 2013), – 9 (56,3%) из 16 и 7 (70,0%; p = 0,046) из 16. Общая частота обнаружения подозрительных образований составила 88,76% (316 из 356 случаев) – для CAD I и 90,73% (323 из 356 случаев; р>0,05) – для CAD II. Частота ложноположительных меток составила в среднем 1,8 и 1,3 соответственно на маммограмму при типах ACR А–В и 2,6 и 1,8 соответственно – при типах ACR C–D (p < 0,05).
Выводы. Эффективность CAD II сравнима с таковой CAD I во всех ситуациях, за исключением выявления плохо видимых и невидимых образований вследствие плотной паренхимы МЖ. Кроме того, CAD II, вероятно, превосходит CAD I в выявлении спикулизированных образований малых размеров. Частота ложноположительных меток при использовании CAD I была достоверно выше.
Aim: to compare the diagnostic efficacy of generation I and II computer aided detection (CAD) systems for mammography of our own design using the large set of unselect ed mammography images obtained in a routine clinical practice settings.
Material and methods. Both CADs were tested on the set of 1532 mammography images of 356 women with confirmed breast cancer (BC). We assessed their value in the detection of suspicious areas with various characteristics located on the different density background. Size of BC lesions varied from 4 to 35 mm (mean – 13,4 ± 6,3 mm). We excluded BC representing only with microcalcification clusters from this analysis, because this task is solved using the separate universal module compatible with both CADs.
Results. For I and II generation CADs we obtained the following results: detection of small nodular BCs (≤10 mm) – 41 of 52 (78.85%) and 48 of 52 (92.31%; p > 0.05), respectively; detection of BCs visible as asymmetric areas – 18 of 18 (100%) and 13 of 18 (72.2%; p > 0.05), respectively; detection of only partially visible masses – 15 of 18 (83.3%) and 17 of 18 (94.4%; p > 0.05); detection of lesions poorly visible or invisible on standard mammography images due to the high density background (C-D types according to the ACR 2013 classification) – 9 of 16 (56.3%) and 7 of 16 (70.0%; p = 0.046). Total detection rate was 88.76% (316 of 356 cases) – for CAD I and 90.73% (323 of 356 cases; р > 0.05) – for CAD II. Mean false positive marks rate was 1.8 and 1.3 per image, respectively, – for ACR А-В images and 2.6 and 1.8 per image, respectively – for ACR C-D images (p < 0.05).
Conclusion. Generally the diagnostic value of CAD II is not inferior that of CAD I in all analyzed situations, except the poorly visible or invisible lesions on the dense breast background. Moreover, CAD II is probably superior CAD I in the detection of spiculated small masses. The rate of false positive marks was significantly higher for CAD I.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.