terjemahan jurnal

Click here to load reader

  • date post

    10-Nov-2015
  • Category

    Documents

  • view

    20
  • download

    1

Embed Size (px)

description

radiologi

Transcript of terjemahan jurnal

Terjemahan..

BREAST DENSITY: PERBANDINGAN ANTARA CT ADA DENGAN MAMOGRAFI

AbstrakTujuanUntuk(a)melakukan studi percontohan membandingkan hasil bacaan oleh ahli radiologi tentang breast density pada computed tomography (CT) dari dada dengan pembacaan breast density dari mamografi yang dilakukan pada pasien yang sama dan(b) membandingkan bagian dari ini dengan pengukuran yang ada pada komputer breast density pada CT.Bahan dan MetodeKelembagaan dewan peninjau dibebaskan persetujuan untuk ini yang dilakukan secara retrospektif HIPAA-compliant mammogram dan CT scan dada dari 206 perempuan yang diperoleh dalam waktu 1 tahun sama lain.Dua ahli radiologi dengan keahlian dalam menafsirkan temuan mamografi dan CT independen meninjau mammogram dan CT scan dan diklasifikasikan setiap kasus ke dalam salah satu dari empat jenis kepadatan payudara ditentukan oleh Pelaporan Pencitraan Payudara dan Data Sistem American College of Radiology. Perjanjian Interreader untuk jenis kepadatan mammografi dan CT kepadatan nilai ditentukan dengan menggunakan Cohen tertimbang statistik.Koefisien korelasi intrareader ditentukan dalam subset dari CT gambar.Dalam bagian lain dari 40 kasus, kesepakatan pengukuran yang diturunkan komputer semiautomated dari breast density dengan konsensus dari dua ahli radiologi dinilai.HasilInterreader lebih tinggi untuk nilai kepadatan pada CT dibandingkan jenis kepadatan pada mammografi, dengan 0,79 (95% confidence interval [CI]: 0.73, 0.85) dibandingkan 0,62 (95% CI: 0,54, 0,70).Keandalan intrareader dari nilai breast density pada gambar CT adalah 0,88.Pengukuran breast density yang diturunkan komputer disetuju oleh orang-orang dari ahli radiologi di 36 (90%) kasus.Ketika empat kasus secara manual disesuaikan dengan anatomi yang kompleks, ada kesepakatan untuk semua kasus.KesimpulanHasil awal menunjukkan bahwa pada validasi lebih lanjut, pembacaan breast density di CT dapat memberikan informasi risiko tambahan penting pada CT dari dada dan pengukuran diturunkan komputer dapat membantu dalam penilaian tersebu

PendahuluanBreast density pada mammogram telah diidentifikasi sebagai indikator risiko penting untuk kanker payudara dan penyelidikan lebih lanjut telah dikonfirmasi peningkatan risiko ini bahkan setelah mempertimbangkan usia seseorang, perawatan, dan riwayat merokok.Pengakuan peningkatan risiko kanker payudara dengan breast density tinggi telah menyebabkan undang-undang yang mewajibkan bahwa wanita diberitahu tentang kepadatan payudara mereka melaporkan pada mammogram.Meskipun banyak organisasi merekomendasikan skrining mamografi tahunan, kepatuhan jauh dari universal.Di sisi lain, banyak dihitung tomografi (CT) pemeriksaan dilakukan setiap tahun, dan jumlah pemeriksaan CT telah meningkat dari 3 juta pada tahun 1980 menjadi 60 juta 2005, terutama pada orang setengah baya dan lebih tua.Untuk banyak wanita yang telah memiliki CT dada dan tidak mengalami mamografi, kami percaya bahwa jika kepadatan payudara bisa ditentukan andal pada gambar CT, juga bisa memberikan jenis yang sama informasi berharga tentang risiko seseorang terkena kanker payudara.Di Amerika Serikat, kepadatan payudara pada mammogram diklasifikasikan ke dalam salah satu dari empat jenis (jenis 1-4) seperti yang didefinisikan oleh Pelaporan Pencitraan Payudara dan Data System (BI-RADS) yang dikembangkan oleh American College of Radiology.Ketika kepadatan payudara diklasifikasikan ke dalam dua jenis tertinggi, skrining tambahan, biasanya ultrasonografi (AS), dapat disarankan.Dengan demikian, keandalan klasifikasi penting.Studi perjanjian pembaca jenis kepadatan payudara pada mammogram menunjukkan bahwa perjanjian itu rendah sampai sedang.Namun, ketika teknik pencitraan tiga dimensi, seperti tomosynthesis digital, digunakan, perjanjian meningkatkan.Demikian pula, kesepakatan pembaca penilaian kepadatan payudara ditingkatkan lebih lanjut dengan menggunakan dedicated CT mamografi.Tujuannya adalah untuk(a)melakukan studi percontohan membandingkan membaca ahli radiologi breast density pada CT scan dada dengan pembacaan breast density pada mammogram didapatkan pada pasien yang sama dan(b) membandingkan bagian dari ini untuk pengukuran yang dibantu komputer breast density pada CT scan.

Bahan dan MetodeKelembagaan dewan peninjau dibebaskan persetujuan untuk ini Asuransi Kesehatan Portabilitas dan Akuntabilitas penelitian retrospektif-compliant.Kami memperoleh daftar semua wanita yang memiliki mamografi menjalani (Hologic Dimensi Digital [Bedford, Mass] atau GE Senographe penting Digital [Wauwatosa, Wis]) dan CT dari dada dalam waktu 12 bulan dari satu sama lain di Mount Sinai Medical Center.Kami berfokus pada teknologi saat ini dan dengan demikian karena hanya perempuan dicitrakan antara tahun 2007 dan 2011.Wanita yang telah menjalani mastektomi bilateral atau mereka yang jaringan payudara belum termasuk dalam bidang pandang di CT dada dikeluarkan.Di sini kita melaporkan hasil pertama 206 kasus yang memenuhi kriteria untuk dimasukkan dalam penelitian ini.Mean dan usia rata-rata adalah 62 tahun (rentang, 29-91 tahun).

Analisis citraDua ahli radiologi dengan keahlian khusus di mamografi (LM, 25 tahun pengalaman mamografi dan 20 tahun dari CT pengalaman; MS, 6 tahun pengalaman mamografi dan 14 tahun pengalaman CT) Ulasan gambar CT payudara secara mandiri dengan menggunakan pengaturan jendela mediastinum ( lebar jendela, 400 HU, tingkat window, 40 HU).Setiap ahli radiologi diklasifikasikan kepadatan payudara pada gambar CT ke salah satu dari empat nilai BI-RADS: Kelas 1 berhubungan dengan payudara lemak dengan kepadatan parenkim payudara 0% -25%;kelas 2, untuk payudara dengan elemen fibroglandular tersebar dengan kepadatan parenkim payudara dari 25% -50%;kelas 3, payudara heterogen padat dengan kepadatan parenkim payudara dari 50% -75%;dan kelas 4, payudara sangat padat dengan kepadatan parenkim payudara dari 75% -100% (Gambar 1-4).Tujuh hari kemudian, ahli radiologi independen, dalam urutan acak, meninjau mammogram yang sama 206 pasien dan ditugaskan jenis kepadatan payudara mamografi.Untuk mengevaluasi keandalan kepadatan membaca CT payudara, bagian dari 40 CT scan, 10 dipilih secara acak dalam setiap BI-RADS jenis kepadatan payudara mamografi 1-4, dievaluasi secara acak oleh salah satu dari dua ahli radiologi.

Gambar 1:.(a)Axial CT gambar dan(b)mammogram craniocaudal diperoleh pada wanita 70 tahun, dengan kepadatan CT payudara ditugaskan sebagai kelas 1 dan kepadatan payudara mamografi ditugaskan sebagai tipe 1, masing-masing.Gambar 2:.(a)Axial CT gambar(b)mammogram craniocaudal diperoleh pada wanita 61 tahun, dengan kepadatan CT payudara ditugaskan sebagai kelas 2 dan kepadatan payudara mamografi ditugaskan sebagai tipe 2, masing-masing.

Gambar 3:.(a)Axial CT gambar dan(b)mammogram craniocaudal diperoleh pada wanita 59 tahun, dengan kepadatan CT payudara ditugaskan sebagai kelas 3 dan kepadatan payudara mamografi ditugaskan sebagai tipe 3, masing-masing.Gambar 4:.(a)Axial CT gambar dan(b)mammogram craniocaudal diperoleh pada wanita 42 tahun, dengan kepadatan CT payudara ditugaskan sebagai kelas 4 dan kepadatan payudara mamografi ditugaskan sebagai tipe 4, masing-masing.Sebuah prototipe algoritma komputer semiautomated dikembangkan untuk mengidentifikasi wilayah payudara perkiraan bunga (ROI) dalam tiga dimensi dengan menggunakan peta label yang secara otomatis dihitung anatomi dengan kendala geometris.ROI payudara kemudian Ulasan untuk mengkonfirmasi pelabelan anatomi dan disesuaikan seperti yang diperlukan untuk biasa sejauh jaringan payudara (misalnya, di luar bagian atas perut) dengan menggunakan perangkat lunak.ROI payudara akhir kemudian dipartisi secara otomatis ke daerah jaringan lemak dan kelenjar atas dasar unit Hounsfield (Gbr 5), Dengan asumsi model dua kompartemen.Kepadatan payudara berbasis komputer adalah persentase jaringan kelenjar di payudara ROI.Kepadatan payudara yang diturunkan komputer kemudian diklasifikasikan ke dalam salah satu dari empat CT kepadatan nilai.

Gambar 5:.Axial CT gambar (kiri) dan citra berbasis komputer (kanan) menunjukkan lemak (hijau) dan kelenjar (magenta) daerah untuk seorang wanita 41 tahun yang kepadatan payudara tergolong kelas 3 oleh ahli radiologi dan oleh algoritma komputer.Kami melakukan pengukuran yang diturunkan komputer pada bagian yang berbeda dari 40 kasus, 10 kasus yang dipilih secara acak dari masing-masing empat jenis kepadatan payudara yang dipilih sesuai dengan kesepakatan dari jenis oleh kedua ahli radiologi.Langkah-langkah density yang dihasilkan komputer yang peringkat memerintahkan dan ditugaskan untuk empat jenis BI-RADS dan dibandingkan dengan pembacaan oleh ahli radiologi ahli.

Analisis StatistikPersetujuan antara jenis kepadatan payudara pada dasar mammogram dan CT scan dada dibandingkan secara terpisah untuk masing-masing ahli radiologi dengan menggunakan Cohen koefisien tertimbang.Karena perbedaan penting untuk tujuan manajemen adalah antara jenis 1 dan 2 dibandingkan dengan jenis 3 dan 4, analisis ini diulangi untuk pembacaan dikombinasikan dalam jenis 1 dan 2 dibandingkan dengan mereka dalam jenis 3 dan 4. Interpretasi nilai adalah dilakukan menurut sistem klasifikasi sebelumnya, dengan berikut: dari 0,20-0,40, kesepakatan yang adil; dari 0,41-0,60, kesepakatan moderat; dari 0,61-0,80, kesepakatan substansial;dan dari 0,81-1,00, kesepakatan yang sangat baik.Perjanjian intrareader dievaluasi dengan koefisien korelasi intraclass (ICC) dan dihitung sebagai rasio variabilitas antara citra terhadap total variabilitas nilai kepadatan payudara.Interpretasi ICC dilakukan dengan klasifikasi yang ditetapkan, sebagai berikut: ICC kurang dari 0,30, kesepakatan yang buruk;ICC dari 0,31-0,50, kesepakatan yang adil;ICC dari 0,51-0,70, kesepakatan moderat;ICC dari 0,71-0,90, kesepakatan yang baik;ICC lebih besar dari 0,91, kesepakatan yang sangat baik.Kesepakatan persentase antara pengukuran diturunkan komputer da