The Added Value of Statistical Modeling of Backscatter Properties in the Management of Breast Lesions at US
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a classification method based on the statistical backscatter properties of tissues that can be used as an ancillary tool to the usual Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) classification for solid breast lesions identified at ultrasonography (US). MATERIALS AND METHODS: This study received institutional review board approval, and all subjects provided informed consent. Eighty-nine women (mean age, 50 years; age range, 22-82 years) with 96 indeterminate solid breast lesions (BI-RADS category 4-5; mean size, 13.2 mm; range, 2.6-44.7 mm) were enrolled. Prior to biopsy, additional radiofrequency US images were obtained, and a 3-second cine sequence was used. The research data were analyzed at a later time and were not used to modify patient management decisions. The lesions were segmented manually, and parameters of the homodyned K distribution (α, k, and μn values) were extracted for three regions: the intratumoral zone, a 3-mm supratumoral zone, and a 5-mm infratumoral zone. The Mann-Whitney rank sum test was used to identify parameters with the best discriminating value, yielding intratumoral α, supratumoral k, and infratumoral μn values. RESULTS: The 96 lesions were classified as follows: 48 BI-RADS category 4A lesions, 16 BI-RADS category 4B lesions, seven BI-RADS category 4C lesions, and 25 BI-RADS category 5 lesions. There were 24 cancers (25%). The area under the receiver operating characteristic curve was 0.76 (95% confidence interval: 0.65, 0.86). Overall, 24% of biopsies (in 17 of 72 lesions) could have been spared. By limiting analysis to lesions with a lower likelihood of malignancy (BI-RADS category 4A-4B), this percentage increased to 26% (16 of 62 lesions). Among benign lesions, the model was used to correctly classify 10 of 38 fibroadenomas (26%) and three of seven stromal fibroses (43%). CONCLUSION: The statistical model performs well in the classification of solid breast lesions at US, with the potential of preventing one in four biopsies without missing any malignancy.
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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 ».