УДК: 616-006.699
ББК: 55.6
Романычева Е.А., Пасынков Д.В., Егошин И.А., Колчев А.А., Меринов С.Н., Бусыгина О.В., Насруллаев М.Н.
Автоматическая идентификация изолированных кальцинатов и их скоплений на маммограммах
Ключевые слова: рак молочной железы, маммография, кальцинаты, система компьютерной диагностики
Хотя микрокальцинаты обычно имеют высокую рентгеновскую плотность, что делает их гиперинтенсивными на маммограммах, для рака молочной железы характерен малый их размер, что в сочетании с малыми размерами их скоплений затрудняет их идентификацию, особенно на плотном фоне, который часто отмечается при фиброзных изменениях паренхимы молочной железы.
Цель исследования – создание и оценка эффективности работы блока автоматической идентификации кальцинатов и их скоплений на маммограммах.
Материал и методы. Маммограммы пациенток с подозрительными (136 маммограмм 67 пациенток), а также доброкачественными (299 маммограмм 151 пациентки) кальцинатами различного типа анализировали с помощью программного пакета собственной разработки.
Результаты исследования. Из доброкачественных кальцинатов система промаркировала все случаи (100%) обызвествленного осадка, палочковидных, сосудистых кальцинатов; 33 из 36 (92,7%) случаев дистрофических, 66 из 70 случаев (94,3%) округлых и 12 из 15 (80%) случаев точечных кальцинатов у всех пациенток; а также 2 из 3 случаев кожных кальцинатов у 1 из 2 пациенток, 103 из 106 (97,2%) случаев хлопьевидных кальцинатов у 51 из 52 (98,1%) пациенток и 19 из 22 случаев (86,4%) кальцинатов по типу яичной скорлупы у 10 из 11 пациенток (90,9%). Из подозрительных кальцинатов система промаркировала 33 из 39 случаев (84,6%) крупных гетерогенных кальцинатов, все 6 случаев мелких линейных ветвящихся кальцинатов и 37 из 39 (94,9%) случаев мелких полиморфных кальцинатов у всех пациенток, а также 30 из 36 (83,3%) случаев аморфных кальцинатов у 15 из 16 (93,7%) пациенток и 12 из 16 (75,0%) случаев мелких линейных кальцинатов у 6 из 8 (75,0%) пациенток. Все случаи непромаркированных подозрительных кальцинатов соответствовали высокоинтенсивным мягкотканым теням, ассоциированным с нечетко определяющимися кальцинатами, которые были промаркированы ранее разработанной авторами системой MammCheck II. Частота ложноположительных меток составила 0,31 на маммограмму.
Выводы. Доброкачественные кальцинаты были промаркированы на 282 из 299 изображений (94,3%) у 148 из 151 (98,0%) пациентки, подозрительные кальцинаты – на 118 из 136 изображений (86,8%) у 64 из 67 пациенток (95,5%).
Литература
- Громов А.И., Комин Ю.А., Мозеров С.А., Красницкая С.К. Ультразвуковой мерцающий артефакт в дифференциальной диагностике кальцинатов молочных желез // Медицинская визуализация. 2021. Т. 25, № 3. С. 157–166. DOI: 10.24835/1607-0763-1025.
- Пасынков Д.В., Тухбатуллин М.Г., Хасанов Р.Ш. Компьютерный анализ маммограмм низкой плотности: результаты одноцентрового проспективного рандомизированного клинического исследования // Медицинская визуализация. 2021. Т. 25, № 4. С. 93–105. DOI: 10.24835/1607-0763-1040.
- Перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в скрининге рака молочной железы / С.П. Морозов, В.Г. Говорухина, В.В. Диденко и др. // Вопросы онкологии. 2020. Т. 66, № 6. С. 603–608. DOI: 10.37469/0507-3758-2020-66-6-603-608.
- Состояние онкологической помощи населению России в 2020 году / под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2021. 239 с.
- Ультразвуковой скрининг рака молочной железы при маммографически плотной паренхиме: роль системы компьютерного анализа маммограмм (одноцентровое проспективное рандомизированное клиническое исследование) / Д.В. Пасынков, М.Г. Тухбатуллин, И.А. Егошин и др.// Russian Electronic Journal of Radiology. 2021. Т. 11, № 1. С. 103–113. DOI: 10.21569/2222-7415-2021-11-1-103-113.
- 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. Т. 67, № 6. С. 777–784. DOI: 10.37469/0507-3758-2021-67-6-777-784.
- Эффективность системы компьютерного анализа маммограмм в диагностике вариантов рака молочной железы, трудно выявляемых при скрининговой маммографии / Д.В. Пасынков, И.А. Егошин, А.А. Колчев и др. // Russian Electronic Journal of Radiology. Т. 9, № 2. С. 107–118. DOI: 10.21569/2222-7415-2019-9-2-107-118.
- Ali M.A., Czene K., Hall P., Humphreys K. Association of Microcalcification Clusters with Short-term Invasive Breast Cancer Risk and Breast Cancer Risk Factors. Rep., 2019, vol. 9(1), pp. 1–8. DOI: 10.1038/s41598-019-51186-w.
- Azam S., Eriksson M., Sjölander A., Gabrielson M. et al. Mammographic microcalcifications and risk of breast cancer. J. Cancer, 2021, vol. 125(5), pp. 759–765. DOI: 10.1038/s41416-021-01459-x.
- Bennani-Baiti B., Baltzer P.A. MR Imaging for Diagnosis of Malignancy in Mammographic Microcalcifications: A Systematic Review and Meta-Analysis. Radiology, 2017, vol. 283(3), pp. 692– DOI: 10.1148/radiol.2016161106.
- Boyd N.F., Martin L.J., Bronskill M. et al. Breast tissue composition and susceptibility to breast cancer. Natl. Cancer Inst., 2010, vol. 102(16), pp. 1224–1237. DOI: 10.1093/jnci/djq239.
- Boyd N.F., Martin L.J., Yaffe M.J., Minkin S. Mammographic density and breast cancer risk: current understanding and future prospects. Breast Cancer Res., 2011, vol. 13(6), p. DOI: 10.1186/bcr2942.
- D’Orsi C.J., Sickles E.A., Mendelson E.B. et al. ACR BI-RADS® Atlas, Breast Imaging Reporting and Data System. Reston, 2013, 224 p.
- Egoshin I., Pasynkov D., Kolchev A., Kliouchkin I. et al. A segmentation approach for mammographic images and its clinical value. IEEE International Conference on Microwaves, Antennas, Communications and Electronic Systems (COMCAS), Tel-Aviv, Israel, 2017, pp. 1–6. DOI: 10.1109/COMCAS.2017.8244764.
- Ferreira V.C.C. de S., Etchebehere E.C.S. de C., Bevilacqua J.L.B., Barros N. De Suspicious amorphous microcalcifications detected on full-field digital mammography: correlation with histopathology. Bras., 2018, vol. 51(2), pp. 87–94. DOI: 10.1590/0100-3984.2017.0025.
- Hofvind S., Iversen B.F., Eriksen L. et al. Mammographic morphology and distribution of calcifications in ductal carcinoma in situ diagnosed in organized screening. Acta Radiol., 2011, vol. 52(5), pp. 481–487. DOI: 10.1258/ar.2011.100357.
- Lauby-Secretan B., Scoccianti C., Loomis D. et al. Breast-cancer screening – viewpoint of the IARC Working Group. Engl. J. Med., 2015, vol. 372(24), pp. 2353–2358. DOI: 10.1056/NEJMsr1504363.
- Mayo R.C., Kent D., Sen L.C. et al. Reduction of False-Positive Markings on Mammograms: a Retrospective Comparison Study Using an Artificial Intelligence-Based CAD. Digit. Imaging, 2019, vol. 32(4), pp. 618–624. DOI: 10.1007/s10278-018-0168-6.
- Santos F., Moreira C., Nóbrega-Pereira S., Bernardes de Jesus B. New Insights into the Role of Epithelial⁻Mesenchymal Transition during Aging. J. Mol. Sci., 2019, vol. 20(4), p. 891. DOI: 10.3390/ijms20040891.
- Sung 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, vol. 71(3), pp. 209–249. DOI: 10.3322/caac.21660.
- Tagliafico A., Mariscotti G., Durando M. et al. Characterisation of microcalcification clusters on 2D digital mammography (FFDM) and digital breast tomosynthesis (DBT): does DBT underestimate microcalcification clusters? Results of multicentre study. Radiol., 2015, vol. 25(1), pp. 9–14. DOI: 10.1007/s00330-014-3402-8.
- Uematsu T., Kasami M., Yuen S. A cluster of microcalcifications: women with high risk for breast cancer versus other women. Breast Cancer, 2009, vol. 16(4), pp. 307– DOI: 10.1007/s12282-009-0100-5.
Сведения об авторах
- Романычева Екатерина Андреевна
- врач-рентгенолог отделения лучевой диагностики, Республиканский клинический онкологический диспансер, Россия, Йошкар-Ола (katerina.rrr@bk.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0254-092X)
- Пасынков Дмитрий Валерьевич
- кандидат медицинских наук, заведующий отделением лучевой диагностики, Республиканский клинический онкологический диспансер, Россия, Йошкар-Ола (passynkov@mail.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1888-2307)
- Егошин Иван Александрович
- младший научный сотрудник научного сектора, Марийский государственный университет, Россия, Йошкар-Ола (jungl91@mail.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0717-0734)
- Колчев Алексей Анатольевич
- кандидат физико-математических наук, доцент кафедры радиоастрономии, Казанский (Приволжский) федеральный университет, Россия, Казань (kolchevaa@mail.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1692-2558)
- Меринов Сергей Николаевич
- врач-рентгенолог отделения лучевой диагностики, Республиканский клинический онкологический диспансер, Россия, Йошкар-Ола (xhafabayer@yandex.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5689-8815)
- Бусыгина Ольга Валерьевна
- врач-рентгенолог отделения лучевой диагностики, Республиканский клинический онкологический диспансер, Россия, Йошкар-Ола (busigina.olga@inbox.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7513-2217)
- Насруллаев Магомед Нухкадиевич
- доктор медицинских наук, профессор кафедры хирургии, Казанская государственная медицинская академия – филиал Российской медицинской академии непрерывного профессионального образования, Россия, Казань (msh.avia@yandex.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6176-9372)
Ссылка на статью
Романычева Е.А., Пасынков Д.В., Егошин И.А., Колчев А.А., Меринов С.Н., Бусыгина О.В., Насруллаев М.Н. Автоматическая идентификация изолированных кальцинатов и их скоплений на маммограммах [Электронный ресурс] // Acta medica Eurasica. – 2024. – №1. – С. 19-37. – URL: https://acta-medica-eurasica.ru/single/2024/1/3/. DOI: 10.47026/2413-4864-2024-1-19-37.