Usan ultrasonido Doppler 3D para ayudar a detectar cáncer de seno

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 15 Dec 2008
El ultrasonido Doppler de poder tridimensional (3D) puede ayudar a los radiólogos a diferenciar entre masas de seno malignas y benignas, de acuerdo con investigaciones nuevas.

"Usar exámenes en 3D promete mayor exactitud debido a un muestreo más consistente de todo el tumor”, anotó el autor principal, Gerald L. LeCarpentier, Ph.D., profesor asistente en el departamento de radiología de la Universidad de Michigan (Ann Arbor, MI, EUA; www.umich.edu). "Nuestro estudio muestra que el ultrasonido Doppler en 3D puede ser útil en la evaluación de algunas masas del seno”.

Las masas malignas del seno con frecuencia muestran flujo sanguíneo aumentado en comparación con el tejido normal o las masas benignas. Utilizando el ultrasonido Doppler en 3D, los radiólogos pueden identificar los vasos con velocidades de flujo más altas, lo que probablemente indica cáncer. Para el estudio, el Dr. LeCarpentier y colegas evaluaron 78 mujeres entre 26 y 70 años de edad que estaban programadas para biopsia de una masa de seno sospechosa. Cada una de las mujeres se sometió a examen de ultrasonido Doppler 3D seguida por biopsia central o escisional del seno.

Los hallazgos del estudio demostraron que el ultrasonido Doppler en 3D fue muy exacto para identificar tumores malignos del seno. Cuando se combina con la evaluación basada en la edad y el análisis visual en escala de grises, los exámenes Doppler 3D revelaron una sensibilidad de 100% para identificar tumores cancerosos y una especificidad de 86% para excluir tumores benignos. "Usando el ultrasonido Doppler en 3D de velocidad, se pueden detectar mayores velocidades de flujo en los vasos que alimentan el tumor maligno, mientras que los vasos con velocidades de flujo más lento alrededor de masas benignas pueden ser excluidos”, concluyó el Dr. LeCarpentier.

Los hallazgos del estudio fueron publicados en la edición de Noviembre de 2008 de la publicación Radiology.

University of Michigan

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