Оценка рисков злокачественности US BI-RADS с использованием автоклассификатора S-Detect, допплерографиии и эластографии на УЗ-сканерах Samsung Medison

Заболотская Наталия Владленовна
Н.В. Заболотская.
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава РФ, Москва.
УЗИ сканер RS80

Эталон новых стандартов! Беспрецедентная четкость, разрешение, сверхбыстрая обработка данных, а также исчерпывающий набор современных ультразвуковых технологий для решения самых сложных задач диагностики.

Рак молочной железы (РМЖ) занимает одно из лидирующих мест в структуре онкопатологии женского населения [1–3]. Ведущим методом диагностики этой злокачественной патологии является рентгеновская маммография (РМ) [4–6]. Специалистам хорошо известен рентгенологический признак злокачественности – сгруппированные микрокальцинаты [7]. Именно этот критерий лежит в основе отбора групп риска и основного контингента заболевших РМЖ. Особенно высока диагностическая эффективность РМ в выявлении РМЖ при преобладании жировой ткани в структуре молочных желез [8]. На протяжении последних 20 лет отмечено увеличение контингента молодых женщин среди заболевших РМЖ. Это женщины в возрасте 25–40 лет с выраженно железистым типом строения молочных желез [9, 10]. Рентгенологическая оценка состояния молочных желез у этой категории женщин имеет ряд ограничений, что при диагностике РМЖ требует проведения дополнительных методов исследования [11].

С учетом высокой оснащенности медицинских учреждений ультразвуковой аппаратурой, возможности эхографии хорошо оценивать состояние железистой ткани ультразвуковое исследование молочных желез является перспективным методом диагностики РМЖ у женщин молодого возраста [12, 13]. Успехи эхографии в диагностике РМЖ у молодого контингента женщин обусловлены возможностью метода различать патологическую перестройку в железистой ткани. Накоплен большой опыт применения ультразвукового исследования для диагностики злокачественных опухолей молочных желез. Отмечается, что чувствительность этого метода у женщин моложе 40 лет выше, чем у РМ. При этом отмечено, что ультразвуковое исследование в режиме серой шкалы характеризуется достаточно низкой специфичностью в сравнении с РМ и МРТ [14, 15]. Внедрение новых методик в виде допплерографии и эластографии позволило повысить показатели специфичности эхографии в диагностике РМЖ [16–19].

В конце XX века появилась идея создания единообразной (для нескольких методов визуализации) системы оценки рисков злокачественности при очаговых изменениях в молочных железах. Система была названа BI-RADS по начальным буквам Breast Imaging Radiology Data System. В начале использовались буквы конкретного метода диагностической визуализации: R – рентгеновского, US – ультразвукового, MRI – магнитно-резонансного [20]. Специалисты ультразвуковой диагностики стали использовать систему US BIRADS в 2003 г. В основу анализа очаговой патологии были заложены критерии формы, пространственной ориентации, контуров, эхогенности и дистальных акустических эффектов. Сегодня специалисты используют систему US BI-RADS в редакции 2013 г. Главное ее отличие от предыдущей версии – расширение критериев оценки злокачественности за счет использования дополнительных характеристик допплерографии и эластографии [21].

Известно, что злокачественные опухоли молочных желез при ультразвуковом исследовании могут быть представлены отдельным образованием или только зоной с нарушением нормального строения окружающих тканей [22]. Детализация изображения мягких тканей молочных желез обусловлена технической оснащенностью ультразвуковой аппаратуры. Это создает широкие границы для визуальной интерпретации эхографических характеристик. Наибольшие трудности возникают при оценке контуров опухолевого фокуса и его границ с окружающими тканями.

Для стандартизации зрительных образов при изучении узлообразования в молочных железах на аппаратуре фирмы Samsung Medison внедрена технология автоматизированной оценки (компьютерной поддержки принятия решений) S-Detect Breast с использованием критериев диагностики рисков злокачественности US BI-RADS.

Согласно системе US BI-RADS, выделяют 5 градаций оценки очаговых изменений в молочных железах. При отсутствии признаков патологической перестройки молочных желез присуждается категория 1 – норма (нет рисков злокачественности). Категория BI-RADS 2 присуждается при выявлении жидкостного образования с признаками простой кисты (нет рисков злокачественности). При выявлении образования овальной формы, пониженной эхогенности, с горизонтальной ориентацией, с четкими ровными контурами, однородной эхоструктурой и с отсутствием эффекта дистального ослабления ультразвуковой волны оно рассматривается как «наверное доброкачественное» и определяется категория BI-RADS 3 (риск злокачественности до 2%). Для таких случаев рекомендован короткий интервал для наблюдения в динамике. Категорию BI-RADS 4 определяют в случаях, подозрительных на злокачественность (риск находится в диапазоне от 3 до 94%), категорию BI-RADS 5 определяют для случаев с вероятностью злокачественности более 95%. Эти две категории рисков злокачественности (4 и 5) требуют проведения обязательной морфологической верификации.

Цель настоящего исследования: изучить возможности применения технологии автоматизированной оценки (компьютерной поддержки принятия решений) S-Detect Breast компании Samsung Medison с использованием критериев US BI-RADS (2003) и US BI-RADS (2013) у двух категорий специалистов, имеющих разный опыт: врач ультразвуковой диагностики со стажем работы в общем ультразвуке более 20 лет с узкой специализацией в маммологии и врач с 5-летним стажем общего ультразвука без специализации в маммологии для дифференциальной диагностики новообразований в молочных железах.

Материалы и методы

В исследование включены данные комплексного (мультипараметрического) ультразвукового исследования 24 новообразований молочных желез у 24 женщин, у которых по данным гинеколога, маммолога или при самообследовании были выявлены узловые формы поражения молочных желез в виде уплотнения или новообразования. Исследования молочных желез производились на базе МСЧ1 и кафедры ультразвуковой диагностики в 2017–2019 гг.

Анализ осуществлялся в несколько этапов. Сначала анализировались очаговые изменения в В-режиме на основании индивидуальных профессиональных знаний врачей, затем была использована система компьютерной оценки US BI-RADS (2003). На завершающем этапе были использованы результаты допплерографии и эластографии (согласно системе US BI-RADS 2013). Морфологическая верификация новообразований была проведена во всех случаях, которые были классифицированы как BI-RADS 3, 4 или 5.

Чувствительность и специфичность были рассчитаны исходя из предположения, что все новообразования, отнесенные к категориям 4 и 5, расценивались как злокачественные, а 2 и 3 – как доброкачественные.

Результаты

С учетом данных морфологического исследования из 24 случаев узловой патологии молочных желез 12 наблюдений составили опухолевые процессы (фиброаденомы – 5, липофибромы – 4, РМЖ – 3). 12 случаев неопухолевого поражения были представлены: простыми кистами – 5, осложненными кистами – 3, дисгормональными изменениями железистой ткани – 3, диабетическим фиброзом – 1 наблюдение.

По результатам индивидуальной оценки у врача со стажем более 20 лет все случаи РМЖ были диагносцированы правильно, чувствительность и специфичность метода у специалиста такого класса были максимальными и составили 100%. При использовании этим врачом автоматизированной системы оценки злокачественности US BI-RADS (кодификатора фирмы Samsung) и функции S-Detect Breast все злокачественные процессы в молочных железах также были классифицированы как BI-RADS 4-5 (рис. 1).

Рис. 1. Злокачественные опухоли молочной железы (а, б). В режиме серой шкалы определяются признаки «злокачественности» в виде нечеткости контуров, неправильной формы, звездчатости контуров, гиперэхогенного периферического ободка, со сниженной эхогенностью опухолевого узла (РМЖ).
Эхограмма - злокачественная опухоль молочной железы (а)
Эхограмма - злокачественная опухоль молочной железы (б)

У врача с 5-летним стажем работы в общем ультразвуке, без специализации в ультразвуковой маммологии, наибольшее число ложноположительных результатов в соответствии со шкалой BI-RADS оказалось в категории 3. В группе неопухолевых процессов все осложненные кисты и узловые формы гиперплазии железистой ткани были расценены – как подозрительные на злокачественный процесс (6 ложноположительных заключений). В группе опухолевых процессов одна фиброаденома расценена как образование, подозрительное на злокачественное BI-RADS 4. При этом один случай РМЖ был классифицирован исследователем как доброкачественный BI-RADS 3. Таким образом, у врача с 5-летним стажем работы в общем ультразвуке, без специализации в маммологии, специфичность и чувствительность ультразвукового исследования на основании собственной интерпретации зрительных образов составили 66 и 66% соответственно.

При использовании этим врачом автоматизированной системы оценки злокачественности S-Detect Breast US BI-RADS (2003) полученные результаты распределились следующим образом: в группе опухолевых изменений – 3 ложноположительных заключения (одна фиброаденома, одна осложненная киста и диабетический фиброз классифицированы как возможно злокачественные новообразования BI-RADS 4), что привело к значительному повышению специфичности исследования при прежней чувствительности (66 и 85% соответственно).

Эхограмма - локальное усиление кровотока в зоне очагового поражения молочной железы, режим ЦДК

Рис. 2. При ЦДК отмечен признак локального усиления кровотока в зоне очагового поражения молочной железы (РМЖ).

Еще более высокие значения чувствительности и специфичности (100 и 80% соответственно) были получены при использовании данных допплерографии (ЦДК) и эластографии (US BI-RADS 2013), что позволило переклассифицировать один случай РМЖ из категории BI-RADS 3 в категорию BI-RADS 5 на основании локального усиления кровотока и локального повышения жесткости в зоне очагового поражения молочной железы (рис. 2, 3).

Рис. 3. Злокачественная опухоль молочной железы (РМЖ).
Эхограмма опухоли молочной железы - зона интереса, B-режим

а) Зона интереса в В-режиме.

Эластограмма опухоли молочной железы - картограмма повышенной жесткости

б) Картограмма повышенной жесткости в режиме эластографии.

Заслуживает внимания диагностическая ошибка, допущенная при интерпретации очаговых изменений с использованием функции S-Detect Breast врачом с 5-летним стажем, что стало причиной небольшого снижения специфичности до 80%. Морфологически подтвержденный локальный диабетический фиброз в режиме серошкальной эхографии не имел четкой очерченности и кодификатор функции S-Detect Breast определил эту зону как «подозрительную на злокачественность». Дополнительно в режиме эластографии описанная зона демонстрировала признак патологической жесткости (рис. 4, 5).

Рис. 4. «Подозрительная на злокачественность».
S-Detect Breast - из-за отсутствия четких контуров процесса неправильно определены границы диабетического фиброза, B-режим

Из-за отсутствия четких контуров процесса неправильно определены границы диабетического фиброза, B-режим.

Рис. 5. Диабетический фиброз молочной железы.
Эхограмма диабетического фиброза молочной железы - зона интереса, B-режим

а) Зона интереса в В-режиме.

Эластограмма диабетического фиброза молочной железы - картограмма повышенной жесткости

б) Картограмма повышенной жесткости в режиме эластографии.

В качестве еще одной иллюстрации неукоснительного следования правилам стандартизации может быть рассмот рен случай фиброаденомы у беременной пациентки. В режиме серой шкалы новообразование соответствовал критериям о классического BI-RADS 3. По факту гиперваскуляризации (при допплерографии) и повышения жесткости (по данным эластографии) система S-Detect охарактеризовала как BI-RADS 5 (ложноположительный результат злокачественности процесса) (рис. 6).

Рис. 6. Фиброаденома молочной железы.
Эхограмма фиброаденомы молочной железы - зона интереса, B-режим

а) Зона интереса в В-режиме.

Эластограмма фиброаденомы молочной железы - картограмма повышенной жесткости

б) Картограмма повышенной жесткости в режиме эластографии.

Эхограмма фиброаденомы молочной железы - внутриузловой кровоток, режим ЦДК

в) Внутриузловой кровоток в режиме ЦДК.

О случаях неправильной интерпретации единичных случаев редких форм патологии молочных желез системой S-Detect писали и другие исследователи [23, 24], что не умаляет достоинств системы.

Таким образом, система компьютерной диагностики S-Detect Breast фирмы Samsung Medison является эффективным инструментом обработки и анализа ультразвуковых изображений, и в нашем исследовании использование этой функции показало высокие значения эффективности метода как у врача с многолетним опытом работы в ультразвуковой маммологии, так и у врача с 5-летним стажем.

Значения чувствительности и специфичности, полученные при использовании системы S-Detect Breast на аппаратуре фирмы Samsung, оказались очень близки по значению к результатам исследований, проведенных на большем числе наблюдений зарубежными коллегами [23, 24].

Таким образом очевидно, что для того чтобы поставить правильный диагноз, врачу необходимо хорошее знание предмета исследования. Это достигается не на начальном этапе прохождения профессиональной переподготовки по ультразвуковой диагностике, а после углубленного изучения вопроса с уточнением особенностей онкологических заболеваний молочных желез на узких тематических циклах по эхографии. Важное значение имеют наличие собственного опыта и стаж у врача ультразвуковой диагностики.

Рис. 7. Примеры использования функции S-Detect Breast BI-RADS.
S-Detect Breast BI-RADS - злокачественная опухоль молочной железы (а)

а) Злокачественная опухоль молочной железы.

S-Detect Breast BI-RADS - злокачественная опухоль молочной железы (б)

б) Злокачественная опухоль молочной железы.

S-Detect Breast BI-RADS - киста молочной железы (в)

в) Киста молочной железы.

Один из ранних образцов протокола УЗИ молочных желез с использованием функции S-Detect Breast

Рис. 8. Один из ранних образцов протокола УЗИ молочных желез с использованием функции S-Detect Breast.

По нашему мнению, технология S-Detect Breast фирмы Samsung Medison особенно ценна для начинающих врачей ультразвуковой диагностики или не имеющих достаточного клинического опыта в маммологии, поскольку в помощь исследователю формируется протокол заключения с критериями оценки степени злокачественности процесса. Вариант заключения «вероятно доброкачественный» соответствует категории BI-RADS 3, «вероятно злокачественный» – соответствует категории BI-RADS 4 и 5 (рис. 7). Принципиально важна степень такой градации, поскольку все случаи, отнесенные к категориям BI-RADS 4 и 5, требуют цитологического подтверждения после инвазивных манипуляций в виде биопсии.

Тесное сотрудничество разработчиков программного обеспечения и врачей ультразвуковой диагностики через представителей фирм-производителей ультразвуковой аппаратуры позволяет улучшать дизайн протокола и уточнить терминологию описания исследования.

Литература

  1. Аксель Е.М. Злокачественные новообразования молочной железы: состояние онкологической помощи, заболеваемость и смертность // Маммология. 2006; 1: 9–13.
  2. Momenimovahed Z., Salehiniya H. Epidemiological characteristics of and risk factors for breast cancer in the world // Breast Cancer. 2019; 11: 151–164.
  3. DeSantis C.E., Ma J., Gaudet M.M., Newman L.A. et al. Breast cancer statistics, 2019 // C.A. Cancer J. Clin. 2019; 69 (6): 438–451.
  4. Рожкова Н.И. Рентгенодиагностика заболеваний молочной железы / Под ред. А.С. Павлова. М.: Медицина, 1993. 222 с.
  5. Корженкова Г.П., Долгушин Б.И. Опыт использования цифровой маммографии // Опухоли женской репродуктивной системы. 2011; 1: 37–41.
  6. Терновой С.К., Абдураимов А.Б. Лучевая маммология. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2007. 128 с.
  7. Nalawade Y.V. Evaluation of breast calcifications // Indian J. Radiol. Imaging. 2009; 19 (4): 282–286.
  8. Moon W.K., Chang J.F., Lo C.M. et al. Quantitative breast density analysis using tomosynthesis and comparison with MRI and digital mammography // Comput. Methods. Programs. Biomed. 2018; 154: 99–107.
  9. Ковалев Б.Н., Старинский В.В. Эпидемиология рака молочной железы в России. Гормонозависмые опухоли: Материалы IX Всероссийской конференции онкологов. СПб., 2002. 27–29.
  10. Дамениа А.О. Рак молочной железы у молодых женщин: Дис ... канд. мед. наук. СПб., 2008. 93 с.
  11. Hong Zhao, Liwei Zou, Xiaoping Geng, Suisheng Zheng. Limitations of mammography in the diagnosis of breast diseases compared with ultrasonography: a single-center retrospective analysis of 274 cases // Eur. J. Med. Res. 2015; 20: 49.
  12. Thigpen D. The Role of Ultrasound in Screening Dense Breasts – A Review of the Literature and Practical Solutions for Implementation // Diagnostics (Basel). 2018; 8 (1): 20.
  13. Bowles D. et al. The Use of Ultrasound in Breast Cancer Screening of Asymptomatic Women with Dense Breast Tissue: A Narrative Review // J. Med. Imaging Radiat. Sci. 2016; 47: S21–S28.
  14. Zhi H., Ou B., Luo B.M. et al. Comparison of ultrasound elastography, mammography, and sonography in the diagnosis of solid breast lesions // Ultrasound Med. 2007; 26 (6): 807–815.
  15. Nesreen Mohey, Tamir A. Hassan Value of mammography and combined grey scale ultrasound and ultrasound elastography in the differentiation of solid breast lesions // Egyptian J. Radiol. Nucl. Med. 2014; 45 (Issue 1): 253–261.
  16. Berg W.A., Cosgrove D.O., Doré C.J. et al.; BE1 Investigators. Shear-wave elastography improves the specificity of breast US: the BE1 multinational study of 939 masses // Radiology. 2012; 262 (2): 435–449.
  17. Athanasiou A., Tardivon A., Tanter M. et al. Breast lesions: quantitative elastography with supersonic shear imaging–preliminary results. Radiology // 2010; 256: 297–303.
  18. Zhi H., Xiao X.Y., Ou B. et al. Could ultrasonic elastography help the diagnosis of small (<2cm) breast cancer with the usage of sonographic BI-RADS classification // Eur. J. Radiol. 2012; 81 (11): 3216–3221.
  19. Митьков В.В., Чубарова К.А., Заболотская Н.В., Митькова М.Д. Возможности эластографии сдвиговой волной в дифференциальной диагностике очаговой формы злокачественных и доброкачественных опухолей молочных желез // Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2013; 6: 27–38.
  20. Lazarus E., Mainiero M.B., Schepps B. et al. BI-RADS Lexicon for US and Mammography: Interobserver Variability and Positive Predictive Valueby // Radiology. 2006; 239 (2): 385–391.
  21. Cho N., Jang M., Lyou C.Y. et al. Distinguishing benign from malignant masses at breast US: combined US elastography and color doppler US-influence on radiologist accuracy // Radiology. 2012; 262 (1): 80–90.
  22. Kobayashi T. Grey-scale echography for breast cancer // Radiology. 1977; 122: 207–214.
  23. Bartolotta T., Orlando A., Cantisani V. et al. Focal breast lesion characterization according to the BI-RADS US lexicon: role of a computer-aided decision-making support. La radiologia medica https: //doi.org/10.1007/ s11547-018-0874-7.
  24. Park H., Kim S., Yun B. et al. A computer-aided diagnosis system using artificial intelligence for the diagnosis and characterization of breast masses on ultrasound Added value for the inexperienced breast radiologist // Medicine. 2019; 98: 3.
УЗИ сканер RS80

Эталон новых стандартов! Беспрецедентная четкость, разрешение, сверхбыстрая обработка данных, а также исчерпывающий набор современных ультразвуковых технологий для решения самых сложных задач диагностики.

Публикации по теме