通过人工智能估计的乳腺含量比率,识别可能表明乳房影像上非可见病例的因素
Chiharu Kai1,2, Tsunehiro Otsuka3, Miyako Nara4
1Department of Radiological Technology, Faculty of Medical Technology, Niigata University of Health and Welfare, Niigata, Niigata, Japan.
Frontiers in oncology
|March 20, 2024
概括
人工智能发现,在40-59岁或压缩乳腺厚度 (CBT) 40毫米或以上的女性中,乳腺腺含量比率为50%或更高,可能表明乳房镜中不可见的乳腺癌.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 医疗保健中的人工智能
- 乳腺癌查 乳腺癌查
背景情况:
- 乳房显微镜是乳腺癌查的主要工具.
- 一些乳腺癌只能通过超声波检测出来,在乳房影像上看起来是看不见的.
- 识别这些非可见病例的因素对于早期检测至关重要.
研究的目的:
- 为了识别乳腺癌的预测因子,乳腺癌的乳腺图像是不可见的.
- 分析乳腺含量比率,患者年龄和压缩乳腺厚度 (CBT) 之间的关系.
- 利用人工智能 (AI) 来进行乳腺组织组成的定量分析.
主要方法:
- 利用先前开发的AI工具来估计乳腺含量比.
- 分析了26,232个对照病例和150个非可见病例.
- 采用后勤回归分析,根据乳腺含量比率 (≥50%值),年龄和CBT对病例进行分类.
主要成果:
- 非可见病例的平均乳腺含量比率明显高 (p < 0.05).
- 这种差异在年龄≥40岁,CBT≥40毫米的患者中明显.
- 乳腺含量比率≥50%与特定年龄和CBT组的非可见病例 (odds比率≥2.20) 有正相关.
结论:
- 估计乳腺含量比率≥50%是非可见乳腺癌的潜在指标.
- 这一指标对40-59岁的患者尤为重要.
- 增加压缩乳房厚度 (≥40毫米) 也与这些非可见发现有关.
