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Inicio Radiología Estimación semiautomática de la densidad mamaria con DM-Scan
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Vol. 56. Núm. 5.
Páginas 429-434 (septiembre - octubre 2014)
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Vol. 56. Núm. 5.
Páginas 429-434 (septiembre - octubre 2014)
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Estimación semiautomática de la densidad mamaria con DM-Scan
Semiautomatic estimation of breast density with DM-Scan software
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I. Martínez Gómeza,
Autor para correspondencia
martinez_inm@gva.es

Autor para correspondencia.
, M. Casals el Bustob, J. Antón Guiraoc, F. Ruiz Peralesd, R. Llobet Azpitartec
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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Resumen
Objetivo

Evaluar la reproducibilidad del cálculo de la densidad mamaria con la aplicación informática DM-Scan, basada en la segmentación semiautomática del tejido fibroglandular, y compararla con la de la inspección visual.

Material y métodos

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®, 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.

Resultados

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®. 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®. Con DM-Scan, la concordancia media inter e intraobservador fue de 0,92, notablemente superior a las concordancias de la clasificación visual.

Conclusión

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.

Palabras clave:
Mamografía
Cáncer de mama
Densidad mamaria
Procesamiento digital de mamografías
Diagnóstico asistido por ordenador
Variabilidad intraobservador
Variabilidad interobservador
Abstract
Objective

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.

Material and methods

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® 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.

Results

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® 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® scale. For DM-Scan, the mean inter- and intra-observer agreement was 0,92, considerably higher than the agreement for visual inspection.

Conclusion

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.

Keywords:
Mammography
Breast cancer
Breast density
Digital processing of mammograms
Computer-assisted diagnosis
Intraobserver variability
Interobserver variability

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