Nonmasslike Enhancement at Breast MR Imaging: The Added Value of Mammography and US for Lesion Categorization
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the value of adding conventional imaging (mammography and ultrasonography [US]) to nonmasslike enhancement (NMLE) analysis with breast magnetic resonance (MR) imaging for predicting malignancy and for building an interpretation model incorporating all imaging modalities. MATERIALS AND METHODS: The institutional ethics committees approved the study and granted a waiver of informed consent. In 115 women (mean age, 48.3 years; range, 21-76 years; 56 malignant, 12 high-risk, and 63 benign lesions), 131 NMLE lesions were analyzed. Two independent readers first classified MR images by using descriptive Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) criteria (BI-RADS classification with MR images alone [BI-RADS(MR)]) and later repeated this classification, adding information from conventional imaging (BI-RADS classification with combination of MR images and conventional images [BI-RADS(MR+Con)]). Lesion diagnosis was established with surgical histopathologic findings (n = 68), percutaneous biopsy results (n = 25), or 2 years of stability at MR imaging (n = 38). Receiver operating characteristic curves were built to compare BI-RADS(MR) with BI-RADS(MR+Con). A multivariate interpretation model was constructed and validated in a distinct cohort of 44 women. RESULTS: Values for inter- and intraobserver agreement, respectively, were better for BI-RADS(MR+Con) (κ = 0.847 and 0.937) than for BI-RADS(MR) (κ = 0.748 and 0.861). For both readers, the areas under the receiver operating characteristic curve (AUCs) for diagnosis of malignancy were also superior when BI-RADS(MR+Con) (AUC = 0.91 [reader 1] and 0.93 [reader 2]) was compared with BI-RADS(MR) (AUC = 0.84 [reader 1] and 0.87 [reader 2]) (P < .05). An interpretation model combining conventional imaging with MR imaging criteria showed very good discrimination (AUC = 0.89 [training set] and 0.90 [validating set]). CONCLUSION: Adding conventional imaging to NMLE lesion characterization at breast MR imaging improved the diagnostic performance of radiologists, and the interpretation model used offers good accuracy with the potential to optimize the reproducibility of NMLE analysis at MR imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».