RSNA 2019 – Benigne Läsionen in BI-RADS 3 und 4

RSNA 2019 – Benigne Läsionen in BI-RADS 3 und 4

Frauen mit extrem dichtem Brustgewebe profitieren von einem Algorithmus, der Überweisungen aufgrund benigner BI-RADS 3 und 4 Läsionen reduzieren hilft.

  • Präsentationstag:
    03.12.2019 0 Kommentare
  • Autor:
    mh/ktg
  • Sprecher:
    Erik Verburg
  • Quelle:
    RSNA 2019

Grundlage: Die DENSE-Studie

In der niederländischen DENSE-Studie unterzogen sich 4.783 Frauen (50-75 Jahre alt) mit extrem dichtem Brustgewebe einer Mamma-MRT zusätzlich zur regulären Screening-Mammographie. 454 dieser Frauen wurden nach der MRT erneut einbestellt:

  • BI-RADS 3: 150/454 (146 benigne, 4 maligne)
  • BI-RADS 4: 286/454 (226 benigne, 60 maligne)
  • BI-RADS 5:  18/454 (3 benigne, 15 maligne)

Zielsetzung

Angesichts des hohen Anteils benigner Fälle in den BI-RADS-3 und 4 Gruppen wollten Erik Verburg, University Medical Center Utrecht, und Kollegen ein Computer-Model entwickeln, das die benignen BI-RADS 3 und 4 Läsionen aus der DENSE-Studie aussortieren kann, ohne die Sensitivität des MRT-Screenings zu verschlechtern.

MRT-Sequenzen

  • T1-gewichtete Bildgebung ohne Fettsuppression
  • Diffusionsgewichtete Bildgebung (DWI)
  • T1-gewichtete dynamische kontrastverstärkte Bildgebung (DCE) mit hoher räumlicher Auflösung
  • T1-gewichtete DCE mit hoher zeitlicher Auflösung
  • T2-gewichtete Bildgebung

Der Algorithmus

46 bildbasierte Features wurden in einem Radiomics-Modell als Prädiktoren klassifiziert. Die meisten davon (22) hatten ihren Ursprung in der DWI-Bildgebung. Zusätzlich nutzten Verburg et al. auch die drei klinische Features Alter, BMI und BI-RADS Score.

Ergebnisse

Das Modell klassifizierte 41,5%±3,2% aller BI-RADS 3 und BI-RADS 4 Läsionen korrekt als benigne, ohne dabei eine maligne Läsion zu verpassen.

Verburg et al. ließen den Algorithmus auch über die reduzierten Daten eines simulierten, verkürzten Mamma-MRT-Protokolls aus demselben Kollektiv laufen. Aufgrund des verkürzten Protokolls konnten 26,2%±3,2% aller BI-RADS 3 und BI-RADS 4 Läsionen korrekt als benigne klassifiziert werden – wiederum ohne eine maligne Läsion zu verpassen.

Fazit

Die niederländische DENSE-Studie zeigte im MRT-Screening von Frauen mit extrem dichtem Brustgewebe einen hohen Prozentsatz benigner Fälle innerhalb der mit BI-RADS-3 oder 4 kategorisierten Läsionen. Ein multiparametrischer Algorithmus zeigt Potenzial, um die Zahl der Überweisungen aufgrund benigner BI-RADS 3 und 4 Läsionen zu reduzieren und damit weitere diagnostische Prozeduren zu vermeiden.

Öffentliche Diskussion

“Es wäre spannend, Ihr Modell nicht nur mit den BI-RADS 3 und 4 Fällen arbeiten zu sehen, sondern auch mit allen BI-RADS 1 und 2”, sagte der Chairman John M. Lewin aus Denver, Colorado. Verburg entgegnete, das präsentierte Modell sei keineswegs dazu angetan, die Arbeit des Radiologen überflüssig zu machen: „Wir brauchen hierfür wirklich einen Radiologen.“

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