Original
Estimación semiautomática de la densidad mamaria con DM-Scan
Semiautomatic estimation of breast density with DM-Scan software
I. Martínez Gómeza,
, M. Casals el Bustob, J. Antón Guiraoc, F. Ruiz Peralesd, R. Llobet Azpitartec
Autor para correspondencia
a Programa de Cribado de Cáncer de Mama de la Comunidad Valenciana, Unidad de Alzira, Alzira, Valencia, España
b Programa de Cribado de Cáncer de Mama de la Comunidad Valenciana, Unidad de Valencia, Valencia, España
c Instituto Tecnológico de Informática, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, España
d Programa de Cribado de Cáncer de Mama, Centro Superior de Investigación Salud Pública (CSISP), Valencia, España
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A) Imagen axial. B) Reconstrucción coronal oblicua. C) Reconstrucción volumétrica. En el estudio se demuestra la hernia de la parte posterior de la funduplicatura (h). La parte anterior de la funduplicatura (*), a pesar de encontrarse colapsada, se puede ver en posición correcta por debajo del diafragma. e: esófago; E: estómago; HG: hígado.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "P. Rodríguez Carnero, A. Herrasti Gallego, C. García Villafañe, R. Méndez Fernández, R. Rodríguez González" "autores" => array:5 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "P." "apellidos" => "Rodríguez Carnero" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "A." "apellidos" => "Herrasti Gallego" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "C." "apellidos" => "García Villafañe" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "R." "apellidos" => "Méndez Fernández" ] 4 => array:2 [ "nombre" => "R." 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Pero la sensibilidad de la mamografía disminuye con el aumento de la densidad mamaria que, además, se asocia a tasas más elevadas de cánceres de intervalo con peor pronóstico cuando se detectan clínicamente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2–4</span></a>. El tejido mamario denso es, por sí mismo, un factor de riesgo de cáncer de mama, que es 4-6 veces mayor en las mamas muy densas (densidad mamaria mayor del 75%) frente a las mamas grasas (densidad mamaria menor del 10%)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4–6</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La densidad mamaria expresa la cantidad de tejido fibroglandular respecto a la grasa de la mama. Desde que en 1976 Wolfe<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> asoció la densidad mamaria al cáncer de mama y definió una escala de 4 grados para graduarla, se han utilizado diferentes clasificaciones, todas ellas basadas en criterios cualitativos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> o cuantitativos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9–11</span></a>, a partir del análisis visual o semiautomático de las mamografías. La cuarta edición de la escala BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> del Colegio Americano de Radiología (ACR) ha estandarizado la densidad mamaria en la inspección visual utilizando una escala cuantitativa discreta que clasifica la densidad en 4 categorías. Esta clasificación y la de Boyd, que establece 6 categorías cuantitativas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>, son las más extendidas y aceptadas en la actualidad. Existe evidencia de que la medida cuantitativa del porcentaje de área densa en la mamografía predice mejor el riesgo que la clasificación en categorías cualitativas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">5,8</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la actualidad hay técnicas de automatización<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> que mejoran el cálculo de la densidad mamaria y la clasificación de los patrones parenquimatosos, como, por ejemplo, las presentadas por Cumulus, de la Universidad de Toronto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>, o por Madena, de la Universidad de Southern California<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>. Estas técnicas utilizan mamografías analógicas, que necesitan ser escaneadas y digitalizadas. Sin embargo, la mamografía digital es hoy una técnica ampliamente extendida y aceptada. El propósito de este estudio es desarrollar una aplicación informática que permita analizar y calcular de una manera objetiva y reproducible la densidad mamaria en las mamografías digitales directas, sin procesamiento posterior<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14–18</span></a>.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Material y métodos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Pacientes</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utilizaron 655 mamografías digitales directas que habían sido utilizadas en un proyecto anterior, <span class="elsevierStyleItalic">Determinants of Density in Mammography in Spain</span> (DDM-Spain) (proyecto FIS PI060386), que investigó la densidad mamaria como uno de los factores de riesgo de cáncer de mama en 3,584 mujeres procedentes de 7 centros de cribado españoles. Para nuestro estudio, las mamografías fueron seleccionadas aleatoriamente de 3 de los centros de cribado que disponían de mamógrafos digitales: Barcelona, dotada con un Hologic<span class="elsevierStyleSup">®</span> Lorad M-IV™ (Bedford, MA, EE. UU.); Palma de Mallorca, con un Siemens Novation<span class="elsevierStyleSup">®</span> (Muenchen, Germany); y Valencia, dotado con un Senographe 2000D<span class="elsevierStyleSup">®</span> GE Medical System S.A. (Buc Cedex, France). La edad de las mujeres estaba comprendida entre los 45-69 años. Se excluyeron las diagnosticadas de cáncer de ovario o mama, y las que habían sufrido una intervención quirúrgica mamaria o eran portadoras de prótesis. El comité de bioética del instituto de salud Carlos III (Madrid) dio su aprobación y se obtuvo el consentimiento informado.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Técnica de estudio</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En una primera fase, 3 radiólogos con amplia experiencia en mamografía de cribado clasificaron visualmente la densidad mamaria de las 655 mamografías, según las escalas de Boyd y BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span> (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Previamente habían realizado un entrenamiento conjunto con 300 imágenes digitales directas procedentes de programas de cribado diferentes, aunque técnicamente comparables. Para el cálculo de la densidad mamaria se utilizó la proyección cráneo-caudal izquierda, que presenta menos problemas técnicos para segmentar la imagen porque incluye menos músculo pectoral que otras proyecciones. Dado que para clasificar la densidad mamaria no se necesita una gran resolución de imagen, para el análisis se utilizó un monitor convencional de 17″ y un <span class="elsevierStyleItalic">software</span> visualizador de imágenes radiológicas no diagnóstico (K-PACS V1.6,0; software libre, <a class="elsevierStyleInterRef" href="http://www.k-pacs.de/">http://www.k-pacs.de</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En una segunda fase, 3 meses después, utilizamos una aplicación informática (DM-Scan), desarrollada específicamente para este estudio en la Universidad Politécnica de Valencia (España). Se trata de una herramienta orientada al diagnóstico asistido por ordenador (CAD) y su finalidad es calcular la densidad mamaria de modo semiautomático para reducir la subjetividad. El programa se diseñó para trabajar con imágenes en formato PNG, que utiliza un algoritmo de compresión que reduce el peso de la imagen sin pérdida de calidad. Por este motivo, las imágenes originales en formato digital DICOM fueron convertidas a PNG mediante el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> DICOM 2, software libre<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>. Al cargar la imagen mamográfica, DM-Scan la procesa primero para identificar la mama y segmentarla automáticamente (define el contorno de la mama y la aísla del resto de la imagen). Cuando la segmentación no es precisa, por ejemplo cuando el músculo pectoral u otros elementos de la imagen se incluyen en el área segmentada, es posible excluirlas. Con este proceso se obtiene el tamaño total de la mama medido en número de píxeles. A continuación, el radiólogo define un umbral de brillo para establecer la separación entre el tejido denso y el graso, lo que permite conocer el área total de tejido denso, también medida en número de píxeles y, por tanto, su porcentaje exacto respecto al tamaño total de la mama.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Téngase en cuenta, que la atenuación de los rayos X y, por tanto, el nivel de brillo en la mamografía, depende no solo de la densidad del tejido sino de su espesor. Esto significa que la parte de la mama más cercana al músculo pectoral en ocasiones es más brillante que la más periférica, por lo que la selección del tejido denso solo a partir de un umbral de brillo tiende a seleccionar regiones cercanas al músculo pectoral. Para corregir este efecto se aplica un filtro digital («filtro de mama») que estima el espesor de la mama en cada punto de la imagen y oscurece proporcionalmente el píxel correspondiente. Dado que el espesor real de cada mama no es conocido, la aplicación proporciona unos controles manuales que permiten modificar los parámetros que configuran este filtro. Concretamente, el brillo de cada píxel <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">ij</span></span> de la mama se multiplica por un coeficiente de corrección <span class="elsevierStyleItalic">k</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">ij</span></span> en función de un parámetro alfa que toma valores entre 0 y 1, definido por el usuario, tal que:<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia>donde <span class="elsevierStyleItalic">d</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">ij</span></span> representa la distancia relativa del píxel <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">ij</span></span> al borde de la mama. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> se muestra la interfaz gráfica de la aplicación.</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Análisis estadístico</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para estimar la concordancia intraobservador en las 2 fases, se eligieron al azar el 10% de las imágenes, que se analizaron 2 veces con una separación de 2 meses entre ambas lecturas. En ambas fases también se calculó la concordancia interobservador entre pares de radiólogos, y posteriormente comparamos las medias de las concordancias de los métodos visual y semiautomático. Para los resultados dados como categorías (clasificación visual), la concordancia se analizó con el índice de Kappa (<span class="elsevierStyleItalic">k</span>) con pesos cuadráticos e intervalos de confianza del 95% (IC 95%). Para los resultados dados en escala continua (DM-Scan) se utilizó el índice de correlación intraclase (ICC). Para calcular el índice de Kappa se utilizó una ecuación ponderada con pesos cuadráticos, de modo que los desacuerdos en las categorías más distantes tienen mayor penalización. Dadas 2 categorías <span class="elsevierStyleItalic">i</span>, <span class="elsevierStyleItalic">j</span>, el factor de ponderación <span class="elsevierStyleItalic">W</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i,j</span></span> utilizado fue:<elsevierMultimedia ident="eq0010"></elsevierMultimedia>donde <span class="elsevierStyleItalic">N</span> representa el número de categorías. El índice Kappa con pesos cuadráticos es estadísticamente comparable al ICC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>, lo que permite la comparación entre los 2 métodos analizados.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estudio estadístico se llevó a cabo con el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> libre R (R Development Core Team, 2011). R es un entorno de <span class="elsevierStyleItalic">software</span> gratuito para el análisis de resultados estadísticos. Para los cálculos de concordancia se hace uso del paquete irr<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>.</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Clasificación mediante inspección visual</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el estudio de la concordancia interobservador la concordancia media fue de 0,876 (IC 95%: 0,873-0,879) para la escala de Boyd, y 0,823 (IC 95%: 0,818-0,829) para la clasificación mediante BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span>. La concordancia intraobservador media fue de 0,813 (IC 95%: 0,796-0,829) para la clasificación en la escala de Boyd, y 0,770 (IC 95%: 0,742-0,797) para la clasificación mediante BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span>. Comparando ambas escalas se observa que la concordancia media es ligeramente superior con la escala de Boyd, y llama la atención que la concordancia intraobservador sea inferior que la interobservador para ambas escalas.</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Clasificación semiautomática</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el análisis realizado mediante DM-Scan la concordancia media, tanto interobservador como intraobservador fue de ICC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,92 (IC 95%: 0,916-0,928), notablemente mejor que la concordancia con respecto a la clasificación visual. En este caso, la concordancia intraobservador fue igual a la interobservador.</p></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Discusión</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este estudio hemos mostrado que una aplicación informática que automatiza la determinación de la densidad mamaria consigue que concordancias intra e interobservador sean excelentes y mejoren las que se consiguen con la inspección visual.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la actualidad, la densidad mamaria se estima visualmente, pero hay variabilidad entre radiólogos o en un mismo radiólogo. Las concordancias descritas en estudios previos van desde moderadas hasta muy buenas, por ejemplo <span class="elsevierStyleItalic">k</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,54 en el estudio de Ciatto et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>, <span class="elsevierStyleItalic">k</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,77 para Ooms et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>, <span class="elsevierStyleItalic">k</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,85 para Perez-Gómez et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a> y <span class="elsevierStyleItalic">k</span> por encima de 0,90 para Garrido-Estepa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>, en el que un solo radiólogo clasificó el mismo grupo de mamografías en 4 escalas. Esta variabilidad no tiene fácil explicación, pero puede ser debida a que los métodos empleados eran distintos, porque los estudios difieren en el número de mamografías analizadas, número de radiólogos que participan (entre uno y 12), experiencia de los radiólogos, entrenamiento previo al estudio, tipo de mamografía (analógicas o digitales) y la probabilidad de no coincidir al asignar una categoría cuantitativa a aquellas imágenes que se encuentran en la frontera entre 2 categorías. Además, muchos de los trabajos no especifican con precisión el método estadístico empleado para calcular el índice Kappa lo que dificulta aún más la comparación de los resultados descritos. Con todo esto, se puede deducir que la estimación visual de la densidad mamaria, sujeta a un elevado grado de subjetividad, no es sencilla. A pesar de la dificultad intrínseca de la tarea, nuestras concordancias visuales se incluyeron entre valores de <span class="elsevierStyleItalic">k</span> de 0,61 y 0,80 y, por lo tanto, son buenas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Llama la atención que nuestra concordancia media intraobservador en el análisis visual, a diferencia de otros estudios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9,23</span></a>, fue menor que la interobservador. Cabe señalar que ambos estudios no se han realizado sobre la misma muestra (en el estudio intraobservador se utilizó únicamente el 10% de las imágenes). Además, el estudio interobservador se realizó inmediatamente después del entrenamiento previo, mientras que el intraobservador se llevó a cabo pasados unos meses, lo que podría justificar un ajuste menor a los criterios de clasificación acordados durante el entrenamiento previo. Sin embargo, la diferencia desapareció cuando el análisis se hizo con DM-Scan, que además de obtener índices de concordancia excelentes, no mostró discordancias en la variabilidad inter e intraobservador, independientemente del paso del tiempo. Por lo tanto, la estimación de la densidad mamaria puede ser más precisa y objetiva con aplicaciones informáticas que la determinen automática o semiautomáticamente.</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los primeros en sugerir el uso del ordenador como herramienta de ayuda para determinar la densidad mamaria fue Boyd<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>, que presentó un método semiautomático (Cumulus)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> que estimaba la densidad de la mama basándose en la selección manual de dos umbrales para segmentar la mama y el tejido denso respectivamente. La aplicación DM-Scan, a diferencia de otras aplicaciones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3,25</span></a>, hace un cálculo inicial del porcentaje de tejido mamario que se puede aceptar o modificar, lo que agiliza y facilita su tratamiento, y disminuye la subjetividad de la manipulación manual de la medida. Además, corrige las diferencias de brillo debidas al grosor de la mama y no a la densidad.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Entre las limitaciones del presente estudio cabe destacar que no hemos calculado el tiempo extra necesario para añadir el cálculo de la densidad mamaria en la rutina diaria, que otros trabajos previos han estimado entre 18 y 40<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s por proyección<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14,26</span></a> y 5-8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>min por estudio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>. Al igual que otras herramientas semiautomáticas orientadas al cálculo de la densidad mamaria, si bien puede mejorar los resultados de la inspección visual, no está exenta de cierto grado de subjetividad, ya que requieren que un operador establezca el umbral que delimita el tejido denso del graso, lo que puede introducir cierta variabilidad en el cálculo. Sin embargo, esta no es una limitación real teniendo en cuenta que nuestra pretensión fue estimarla también para la medida semiautomatizada.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestros resultados, con un número de mamografías significativamente mayor que el resto de estudios publicados, confirman los resultados obtenidos en otros estudios realizados mediante clasificación visual<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">16,22</span></a>, semiautomática<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> o cuando se comparan ambas clasificaciones visual y semiautomática<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14,15,25,26</span></a>. Aunque ambos métodos (inspección visual y DM-Scan) son válidos para el cálculo de la densidad mamaria, DM-Scan es más precisa, reduce significativamente la subjetividad, incrementa la fiabilidad para establecer la densidad mamaria y, consecuentemente, permite homogeneizar criterios que puedan ayudar a elaborar protocolos de cribado más adecuados según la densidad de la mama.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, nuestro estudio muestra que el cálculo de la densidad mamaria con la aplicación semiautomática DM-Scan es fiable y reproducible, y disminuye la subjetividad y variabilidad de la estimación visual.</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Responsabilidades éticas</span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Protección de personas y animales</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que para esta investigación no se han realizado experimentos en seres humanos ni en animales.</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Confidencialidad de los datos</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que en este artículo no aparecen datos de pacientes.</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Derecho a la privacidad y consentimiento informado</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores han obtenido el consentimiento informado de los pacientes y/o sujetos referidos en el artículo. Este documento obra en poder del autor de correspondencia.</p></span></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Autorías</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">1.</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Responsable de la integridad del estudio: IMG.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">2.</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Concepción del estudio: IMG y MCE.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">3.</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Diseño del estudio: IMG y MCE.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">4.</span><p id="par0140" 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class="elsevierStyleLabel">9.</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Revisión crítica del manuscrito con aportaciones intelectualmente relevantes: MCE, FRP y R Ll.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel">10.</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aprobación de la versión final: IMG, MCE, FRP y R Ll.</p></li></ul></p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conflicto de intereses</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:13 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "xres375347" "titulo" => array:5 [ 0 => "Resumen" 1 => "Objetivo" 2 => "Material y métodos" 3 => "Resultados" 4 => "Conclusión" ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec354482" "titulo" => "Palabras 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inspección visual.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Material y métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El estudio incluyó 655 mamografías digitales directas en proyección cráneo-caudal. Tres expertos radiólogos analizaron la densidad de las mamografías con DM-Scan, y se calcularon las concordancias inter e intraobservador entre pares de radiólogos para las escalas Boyd y BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span>, utilizando el índice de correlación intraclase. Las concordancias se compararon con las obtenidas previamente para la inspección visual, en el mismo conjunto de imágenes, utilizando el índice Kappa.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Con el análisis visual, la concordancia media interobservador fue de 0,876 (IC 95%: 0,873-0,879) para la escala de Boyd, y 0,823 (IC 95%: 0,818-0,829) para la clasificación BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span>. La concordancia intraobservador fue de 0,813 (IC 95%: 0,796-0,829) para la escala de Boyd, y 0,770 (IC 95%: 0,742-0,797) para la clasificación BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span>. Con DM-Scan, la concordancia media inter e intraobservador fue de 0,92, notablemente superior a las concordancias de la clasificación visual.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusión</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El cálculo de la densidad mamaria con la aplicación semiautomática DM-Scan es más fiable y reproducible, y disminuye la subjetividad y variabilidad de la estimación visual.</p>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Objective</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To evaluate the reproducibility of the calculation of breast density with DM-Scan software, which is based on the semiautomatic segmentation of fibroglandular tissue, and to compare it with the reproducibility of estimation by visual inspection.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Material and methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The study included 655 direct digital mammograms acquired using craniocaudal projections. Three experienced radiologists analyzed the density of the mammograms using DM-Scan, and the inter- and intra-observer agreement between pairs of radiologists for the Boyd and BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span> scales were calculated using the intraclass correlation coefficient. The Kappa index was used to compare the inter- and intra-observer agreements with those obtained previously for visual inspection in the same set of images.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">For visual inspection, the mean interobserver agreement was 0,876 (95% CI: 0,873-0,879) on the Boyd scale and 0,823 (95% CI: 0,818-0,829) on the BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span> scale. The mean intraobserver agreement was 0,813 (95% CI: 0,796-0,829) on the Boyd scale and 0,770 (95% CI: 0,742-0,797) on the BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span> scale. For DM-Scan, the mean inter- and intra-observer agreement was 0,92, considerably higher than the agreement for visual inspection.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusion</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The semiautomatic calculation of breast density using DM-Scan software is more reliable and reproducible than visual estimation and reduces the subjectivity and variability in determining breast density.</p>" ] ] "multimedia" => array:4 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1245 "Ancho" => 3000 "Tamanyo" => 228519 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Clasificación visual Boyd/BI-RADS<span class="elsevierStyleSup">®</span>.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 2933 "Ancho" => 2624 "Tamanyo" => 441008 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Interface usuario DM-Scan.</p>" ] ] 2 => array:5 [ "identificador" => "eq0005" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "kij=α+(1−α) dij" "Fichero" => "si1.jpeg" "Tamanyo" => 1097 "Alto" => 15 "Ancho" => 122 ] ] 3 => array:5 [ "identificador" => "eq0010" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "Wi,j=1−i−j2N−12" "Fichero" => "si2.jpeg" "Tamanyo" => 1493 "Alto" => 40 "Ancho" => 123 ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:26 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0005" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Imaging breast cancer" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:4 [ 0 => "L. 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|---|---|---|---|
| 2024 Octubre | 2 | 3 | 5 |
| 2024 Septiembre | 2 | 4 | 6 |
| 2024 Agosto | 1 | 5 | 6 |
| 2024 Julio | 2 | 3 | 5 |
| 2024 Junio | 1 | 5 | 6 |
| 2024 Mayo | 0 | 4 | 4 |
| 2024 Abril | 0 | 4 | 4 |
| 2024 Marzo | 1 | 14 | 15 |
| 2024 Febrero | 1 | 20 | 21 |
| 2024 Enero | 0 | 14 | 14 |
| 2023 Diciembre | 0 | 16 | 16 |
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| 2023 Octubre | 1 | 27 | 28 |
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| 2018 Julio | 2 | 0 | 2 |
| 2018 Mayo | 7 | 1 | 8 |
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| 2018 Febrero | 22 | 1 | 23 |
| 2018 Enero | 14 | 3 | 17 |
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| 2017 Noviembre | 15 | 7 | 22 |
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| 2014 Noviembre | 11 | 9 | 20 |
| 2014 Octubre | 12 | 8 | 20 |
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