Mammographic Density and Breast Cancer Risk: Evaluation of a Novel Method of Measuring Breast Tissue Volumes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mammographic density has been found to be strongly associated with risk of breast cancer. We have assessed a novel method of assessing breast tissue that is fully automated, does not require an observer, and measures the volume, rather than the projected area, of the relevant tissues in digitized screen-film mammogram. METHODS: Sixteen mammography machines in seven locations in Toronto were calibrated to allow the estimation of the proportion of radiologically dense (stromal and epithelial tissue) and nondense (fatty) tissue represented in each pixel of the mammographic image. This information was combined with a measurement of breast thickness to calculate the volumes of these tissues. Women with newly diagnosed breast cancer (cases) identified on these mammography machines during the years 2000 to 2003 were compared with other women of the same age who did not have breast cancer (controls). RESULTS: Three hundred sixty-four cases and 656 controls were recruited, epidemiologic data were collected, screen-film mammograms were digitized and measured using both a computer-assisted thresholding method, and the new measure of the volume of density. After adjustment for other risk factors, the odds ratio for those in the 5th quintile compared with the 1st quintile was 1.98 (95% confidence interval, 1.3-3.1) for the volume measure and 1.86 (95% CI, 1.1-3.0) for the area measurement. After inclusion of the volume and area measures in a predictive model, the volume measure lost significance, whereas the area measure remained significant. CONCLUSIONS: Contrary to our expectations, measurement of the volume of breast tissue did not improve prediction of breast cancer risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».