La mamografía radiómica puede ayudar a clasificar las masas en las mamas
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 01 Jan 2019 |
Imagen: Una mujer de 50 años de edad con cáncer invasivo sin (I) y con (D) delineaciones hechas por el radiólogo y por una computadora (Fotografía cortesía de Karen Drukker/Universidad de Chicago).
Una nueva técnica que combina el análisis de imágenes de mamas con tres compartimentos (3CB) y la mamografía radiómica podría ayudar a reducir las biopsias de mama innecesarias, según un estudio nuevo.
Investigadores de la Universidad de Chicago (IL, EUA), de la Universidad de California, San Francisco (UCSF; EUA) y del Centro de Investigación de Cáncer Lee Moffitt e Instituto de Investigación (Tampa, FL, EUA), realizaron un estudio prospectivo en el que participaron 109 mujeres (edad promedio de 51 años) con masas mamarias de categoría 4 o 5. Se obtuvieron mamografías oblicuas craneocaudal y mediolateral de doble energía inmediatamente antes de la biopsia para calcular los tres compartimentos cuantitativos (agua, lípidos y grosor de proteínas) en cada píxel. Las masas se segmentaron automáticamente y las características se extrajeron de los mamogramas de baja energía y las imágenes cuantitativas del compartimiento.
Se utilizó diez veces la validación cruzada para diferenciar entre las 35 masas malignas y las 74 benignas por medio de imágenes de composición agua-lípido-proteína únicamente, mamografía radiómica únicamente y análisis de imagen combinado utilizando ambos métodos. Los resultados revelaron que una combinación de análisis de imagen 3CB y radiómica mejoró el valor predictivo positivo (VPP) del 32%, para la interpretación visual sola, a casi el 50%, con una reducción concomitante del 36% en las biopsias. La 3CB-radiómica pasó por alto solo uno de los 35 cánceres invasivos, arrojando una tasa de sensibilidad del 97%. El estudio fue publicado el 11 de diciembre de 2018 en la revista Radiology.
“La 3CB se puede agregar fácilmente a la mamografía sin requerir modificaciones extensas del equipo existente; a la paciente ya le realizan la mamografía, y además obtenemos toda esta información adicional con solo una dosis adicional de radiación del diez por ciento”, dijo la autora principal, Karen Drukker, PhD, del departamento de radiología de la Universidad de Chicago. “El método combinado de 3CB-radiómica tiene el potencial de desempeñar un papel cada vez más importante en el diagnóstico del cáncer de mama, y quizás también en la detección”.
La radiómica es una extensión del diagnóstico asistido por computadora y se refiere a la cuantificación integral de los fenotipos tumorales mediante la extracción de un gran número de características de imagen cuantitativas para la minería de datos y la medicina de precisión. En los últimos años, la radiografía ha extraído con éxito una variedad de características clínicamente relevantes, combinándolas en firmas, para calcular la probabilidad de malignidad de las lesiones de cáncer de mama identificadas.
Enlace relacionado:
Universidad de Chicago
Universidad de California, San Francisco
Centro de Investigación de Cáncer Lee Moffitt e Instituto de Investigación
Investigadores de la Universidad de Chicago (IL, EUA), de la Universidad de California, San Francisco (UCSF; EUA) y del Centro de Investigación de Cáncer Lee Moffitt e Instituto de Investigación (Tampa, FL, EUA), realizaron un estudio prospectivo en el que participaron 109 mujeres (edad promedio de 51 años) con masas mamarias de categoría 4 o 5. Se obtuvieron mamografías oblicuas craneocaudal y mediolateral de doble energía inmediatamente antes de la biopsia para calcular los tres compartimentos cuantitativos (agua, lípidos y grosor de proteínas) en cada píxel. Las masas se segmentaron automáticamente y las características se extrajeron de los mamogramas de baja energía y las imágenes cuantitativas del compartimiento.
Se utilizó diez veces la validación cruzada para diferenciar entre las 35 masas malignas y las 74 benignas por medio de imágenes de composición agua-lípido-proteína únicamente, mamografía radiómica únicamente y análisis de imagen combinado utilizando ambos métodos. Los resultados revelaron que una combinación de análisis de imagen 3CB y radiómica mejoró el valor predictivo positivo (VPP) del 32%, para la interpretación visual sola, a casi el 50%, con una reducción concomitante del 36% en las biopsias. La 3CB-radiómica pasó por alto solo uno de los 35 cánceres invasivos, arrojando una tasa de sensibilidad del 97%. El estudio fue publicado el 11 de diciembre de 2018 en la revista Radiology.
“La 3CB se puede agregar fácilmente a la mamografía sin requerir modificaciones extensas del equipo existente; a la paciente ya le realizan la mamografía, y además obtenemos toda esta información adicional con solo una dosis adicional de radiación del diez por ciento”, dijo la autora principal, Karen Drukker, PhD, del departamento de radiología de la Universidad de Chicago. “El método combinado de 3CB-radiómica tiene el potencial de desempeñar un papel cada vez más importante en el diagnóstico del cáncer de mama, y quizás también en la detección”.
La radiómica es una extensión del diagnóstico asistido por computadora y se refiere a la cuantificación integral de los fenotipos tumorales mediante la extracción de un gran número de características de imagen cuantitativas para la minería de datos y la medicina de precisión. En los últimos años, la radiografía ha extraído con éxito una variedad de características clínicamente relevantes, combinándolas en firmas, para calcular la probabilidad de malignidad de las lesiones de cáncer de mama identificadas.
Enlace relacionado:
Universidad de Chicago
Universidad de California, San Francisco
Centro de Investigación de Cáncer Lee Moffitt e Instituto de Investigación
Últimas Imaginología General noticias
- Tecnología de imágenes proporciona nuevo enfoque innovador para diagnosticar y tratar cáncer de intestino
- Puntuación de calcio coronario por TC predice ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares
- Modelo de IA detecta 90 % de casos de cáncer linfático a partir de imágenes de PET y TC
- El algoritmo de aprendizaje profundo basado en TC diferencia con precisión las fracturas vertebrales benignas de las malignas
- Tecnología innovadora revoluciona imágenes mamarias
- Sistema de última generación mejora la precisión de procedimientos intervencionistas y diagnóstico guiados por imágenes
- Dispositivo basado en catéter con nuevo enfoque de imágenes cardiovasculares ofrece visión sin precedentes de placas peligrosas
- Modelo de IA dibuja mapas para identificar con precisión tumores y enfermedades en imágenes médicas
- Sistema de TC habilitado por IA proporciona resultados de imágenes más precisos y confiables
- Exámenes de TC tórax de rutina pueden identificar pacientes con riesgo de enfermedad cardiovascular
- Software de planificación quirúrgica preoperatoria de RA hace que la cirugía sea más segura y eficiente
- Biopsia virtual impulsada por IA ayuda a evaluar cáncer de pulmón a partir de exploraciones médicas
- Nuevos materiales imprimibles en 3D para cirugía reconstructiva se pueden monitorear mediante rayos X o TC
- TC con conteo de fotones mejora evaluación de enfermedad arterial coronaria
- Nuevo radiotrazador ilumina exploración PET para detección más temprana de enfermedades
- Sistema de IA combina imágenes por TC con datos clínicos y genéticos para detección temprana del cáncer de pulmón