Zusammenfassung
Ziel: Die Wertigkeit eines automatisierten Brustultraschallsystems (ABUS) wurde bezüglich Detektion und Einteilung von Brustläsionen nach BI-RADS überprüft. Material und Methoden: In die Studie wurden selektiv Frauen eingeschlossen, bei denen sich auswärts im Rahmen einer Brustdiagnostik (Palpation, Sonografie oder Mammografie) ein unklarer Befund ergeben hatte und die zur weiteren Abklärung zugewiesen wurden. Bei allen Patientinnen wurde eine handgeführte Brustsonografie (HHUS) mit einem 13-MHz-Schallkopf, eine klinische Untersuchung und eine Mammografie von beiden Brüsten durchgeführt. Die abklärungsbedürftige Brust erhielt zusätzlich eine Sonografie mit ABUS (SomoVu™, U-Systems, Inc., San Jose, CA, USA; EC Representative: Siemens, Erlangen, Germany) mit einem 8-MHz-Schallkopf. Fünf Radiologen werteten unabhängig voneinander die ABUS-Bilder bezüglich des Vorhandenseins von Läsionen aus. Alle entdeckten Läsionen wurden gemäß BI-RADS eingeteilt. Die Auswerter kannten weder den klinischen Tastbefund noch das Ergebnis der Mammografie oder des HHUS. Die Ergebnisse der Auswerter wurden mit denen des HHUS verglichen. Ergebnisse: 35 Frauen wurden in die Studie eingeschlossen. 25 BI-RADS-4- und -5-Befunde wurden histologisch (n = 23) oder zytologisch (n = 2) abgeklärt und ergaben 13 maligne und 12 benigne Befunde. Die Größe aller Läsionen lag bei 6 bis 32 mm (Median 14 mm). Mit dem ABUS detektierten die Auswerter 29 bis 30 Läsionen. Mit dem HHUS wurden 30 Läsionen diagnostiziert. Ein mit dem HHUS diagnostiziertes suspektes Areal, das histologisch ein Mastopathieareal ergab, war mit dem ABUS von keinem Auswerter erkannt worden. Keine gutartige Läsion wurde mit dem ABUS oder HHUS als BI-RADS 5 eingestuft. Alle Mammakarzinome wurden mit dem ABUS von allen Auswertern entdeckt und korrekt als BI-RADS 4 oder 5 klassifiziert. Die Kappa-Werte für die Übereinstimmung der BI-RADS-Klassifizierung mit HHUS und ABUS für die fünf Auswerter lagen zwischen 0,83 and 0,87. Schlussfolgerung: Mit der automatisierten Brustsonografie können solide und zystische Mammaläsionen mit einer großen Treffsicherheit in einem selektierten Patientengut diagnostiziert and nach BI-RADS eingeteilt werden.
Abstract
Purpose: Evaluation of an automated breast ultrasound system (ABUS) regarding the detection and classification of breast lesions according to BI-RADS. Materials and Methods: Women were selected for the study who had unclear findings in breast diagnosis performed elsewhere (palpation, sonography or mammography) and who were referred for further work-up. All patients received a hand-held ultrasonography (HHUS) with a 13 MHz transducer, clinical examination and mammography of both breasts. Additionally, the affected breast received the ABUS (SomoVuTM, U-Systems, Inc., San Jose, CA, USA; EC Representative: Siemens, Erlangen, Germany) which was performed with an 8 MHz transducer. Five radiologists independently evaluated the ABUS images regarding lesion detectability. All detected lesions were classified according to BI-RADS assessment. The examiners had no knowledge of the patients’ clinical examination or of the result of the mammography or the HHUS. Results of the ABUS were compared to HHUS. Results: 35 women were included in the study. 25 BI-RADS 4 or 5 lesions had further histological (n = 23) or cytological (n = 2) work-up which revealed 13 malignant and 12 benign findings. The size of all lesions ranged from 6 to 32 mm (median 14 mm). With the ABUS all examiners detected 29 to 30 lesions while HHUS revealed 30 lesions. One suspicious area in HHUS was not reported by any of the five examiners with the ABUS. Histology of this area revealed mastopathic disease. No benign lesion was classified as BI-RADS 5 with the ABUS or HHUS. All breast cancers were found with the ABUS by all examiners and correctly classified as BI-RADS 4 or 5. There was good agreement regarding BI-RADS classification of HHUS and ABUS for the five different examiners with Kappa values between 0.83 and 0.87. Conclusion: These preliminary results show that the ABUS allows detection of solid and cystic lesions and their BI-RADS classification with a high reliability in a selected patient group.
Key words
breast - ultrasound - automated - ABUS - lesion detection - breast cancer
References
evelyn.wenkel@uk-erlangen.de
