乳房エラストグラフィ：コンピュータ支援診断ソフトの診断性能とobserver間の一致度

Breast elastography: diagnostic performance of computer-aided diagnosis software and interobserver agreement.

• Eduardo F C Fleury
• Karem Marcomini

抄録

目的:

歪みエラストグラフィ専用ソフトを用いて、超音波エラストグラフィによる乳房腫瘤の分類に最適なカットオフ値を決定し、observer間の一致度を決定すること。

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.

材料と方法:

超音波検査で乳房腫瘤が確認され、生検のために紹介された83人の患者を登録した。Bモード超音波検査後、乳房画像検査の経験が豊富な3人の放射線科医が病変を手動でセグメント化した。エラストグラフィは、コンピュータ支援診断（CAD）ソフトウェアを用いて、最良の画像に対して自動的に行われた。ＣＡＤソフトの性能判定には、硬い部分の７０％、７５％、８０％、９０％のカットオフ値を適用した。その後、最も経験豊富な放射線科医による最良のカットオフ値を視覚的評価と比較した。最高のカットオフ値に対する観察者間の一致度、クラス間相関係数、分割された領域の放射線科医間の一致度が決定された。

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.

結果:

経験豊富な放射線技師にとって、乳房腫瘤内の硬い領域の割合の最良のカットオフ値は75％であることが判明した。75％のカットオフ値では、R1とR2の間、およびR1とR3の間、R2とR3の間で良好な観察者間一致が得られた。3人の放射線科医間のクラス間一致係数は0.950であった。分割された領域を大きさ別に評価すると、経験豊富な放射線科医ほど一致度が高いことがわかった。

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.

結論:

乳房腫瘤を分類するための定量的CADシステムの最良のカットオフ値は75％であった。

Conclusion: The best cutoff value for a quantitative CAD system to classify breast masses was 75%.