Radiologia Brasileira - Publicação Científica Oficial do Colégio Brasileiro de Radiologia

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Idioma/Language: Português Inglês

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ARTIGO ORIGINAL
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Page(s) 27 to 33



Elastografia mamária: desempenho diagnóstico de um software de sistema de diagnóstico assistido por computador e concordância interobservador

Autho(rs): Eduardo F. C. Fleury1,a; Karem Marcomini2,b

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Texto em Português English Text

Descritores: Ultrassonografia; Técnicas de imagem por elasticidade; Mamas; Diagnóstico por computador; Variação do observador.

Keywords: Ultrasonography; Elasticity imaging techniques; Breast; Diagnosis, computer-assisted; Observer variation.

Resumo:
OBJETIVO: Determinar o melhor valor de corte para classificar os nódulos mamários pela elastografia por ultrassom, usando um software dedicado para elastografia por deformação, e determinar o nível de concordância interobservadores.
MATERIAIS E MÉTODOS: Foram incluídos no estudo 83 pacientes com 83 massas mamárias identificadas no ultrassom e encaminhados para biópsia. Após o exame ultrassonográfico no modo B, as lesões foram manualmente segmentadas por três radiologistas com diferentes graus de experiência em imagem da mama: leitor 1 (R1, com 15 anos de experiência), leitor 2 (R2, com 2 anos de experiência) e leitor 3 (R3, com 8 anos de experiência). A classificação pela elastografia foi realizada automaticamente com base na melhor imagem com o software diagnóstico auxiliado por computador (DAC). Valores de corte de 70%, 75%, 80% e 90% das áreas duras foram aplicados para determinar o desempenho do software DAC. O melhor valor de corte para os radiologistas foi comparado com a avaliação visual. A concordância interobservadores para o melhor valor de corte foi determinada, assim como o coeficiente de correlação interclasses e a concordância entre os radiologistas para as áreas segmentadas.
RESULTADOS: O melhor valor de corte da proporção de área dura dentro de um nódulo mamário foi de 75% para os radiologistas mais experientes. Com um valor de corte de 75%, a concordância interobservadores foi excelente entre R1 e R2 e entre R1 e R3, e boa entre R2 e R3. O coeficiente de concordância interclasses entre os três radiologistas foi de 0,950. Ao avaliar as áreas segmentadas por tamanho, constatamos que o nível de concordância foi maior entre os radiologistas mais experientes.
CONCLUSÃO: O melhor valor de corte para um sistema quantitativo de DAC para classificar as massas mamárias foi de 75%.

Abstract:
OBJECTIVE: To determine the best cutoff value for classifying breast masses by ultrasound elastography, using dedicated software for strain elastography, and to determine the level of interobserver agreement.
MATERIALS AND METHODS: We enrolled 83 patients with 83 breast masses identified on ultrasound and referred for biopsy. After B-mode ultrasound examination, the lesions were manually segmented by three radiologists with varying degrees of experience in breast imaging, designated reader 1 (R1, with 15 years), reader 2 (R2, with 2 years), and reader 3 (R3, with 8 years). Elastography was performed automatically on the best image with computer-aided diagnosis (CAD) software. Cutoff values of 70%, 75%, 80%, and 90% of hard areas were applied for determining the performance of the CAD software. The best cutoff value for the most experienced radiologists was then compared with the visual assessment. Interobserver agreement for the best cutoff value was determined, as were the interclass correlation coefficient and concordance among the radiologists for the areas segmented.
RESULTS: The best cutoff value of the proportion of hard area within a breast mass, for experienced radiologists, was found to be 75%. At a cutoff value of 75%, the interobserver agreement was excellent between R1 and R2, as well as between R1 and R3, and good between R2 and R3. The interclass concordance coefficient among the three radiologists was 0.950. When assessing the segmented areas by size, we found that the level of agreement was higher among the more experienced radiologists.
CONCLUSION: The best cutoff value for a quantitative CAD system to classify breast masses was 75%.


 
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