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저자정보
김영준 (분당서울대학교병원 영상의학과) 임지원 (분당서울대학교병원 영상의학과) 김선미 (분당서울대병원 영상의학과) 윤보라 (분당서울대학교병원) 박소연 (분당서울대병원 병리과) 안혜신 (중앙대학교) 김보형 (한국외대 생명공학) 장미정 (분당서울대병원 영상의학과)
저널정보
대한초음파의학회 ULTRASONOGRAPHY ULTRASONOGRAPHY Vol.40 No.1
발행연도
2021.1
수록면
83 - 92 (10page)

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Purpose: The purpose of this study was to measure the cancer detection rate of computer-aided detection (CAD) software in preoperative automated breast ultrasonography (ABUS) of breast cancer patients and to determine the characteristics associated with false-negative outcomes. Methods: A total of 129 index lesions (median size, 1.7 cm; interquartile range, 1.2 to 2.4 cm) from 129 consecutive patients (mean age±standard deviation, 53.4±11.8 years) who underwent preoperative ABUS from December 2017 to February 2018 were assessed. An index lesion was defined as a breast cancer confirmed by ultrasonography (US)-guided core needle biopsy. The detection rate of the index lesions, positive predictive value (PPV), and false-positive rate (FPR) of the CAD software were measured. Subgroup analysis was performed to identify clinical and US findings associated with false-negative outcomes. Results: The detection rate of the CAD software was 0.84 (109 of 129; 95% confidence interval, 0.77 to 0.90). The PPV and FPR were 0.41 (221 of 544; 95% CI, 0.36 to 0.45) and 0.45 (174 of 387; 95% CI, 0.40 to 0.50), respectively. False-negative outcomes were more frequent in asymptomatic patients (P<0.001) and were associated with the following US findings: smaller size (P=0.001), depth in the posterior third (P=0.002), angular or indistinct margin (P<0.001), and absence of architectural distortion (P<0.001). Conclusion: The CAD software showed a promising detection rate of breast cancer. However, radiologists should judge whether CAD software-marked lesions are true- or false-positive lesions, considering its low PPV and high FPR. Moreover, it would be helpful for radiologists to consider the characteristics associated with false-negative outcomes when reading ABUS with CAD.
#Breast neoplasms #Computer-assisted detection #Ultrasonography #Automated breast ultrasound

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Expert Panel on Breast Imaging / 2017 / ACR Appropriateness Criteria ® Breast Cancer Screening / J Am Coll Radiol 14(11S):S383~S390 google schola Hortobagyi GN / 2017 / AJCC cancer staging manual / Springer International Publishing :589~636 google schola Berg WA / 2008 / Combined screening with ultrasound and mammography vs mammography alone in women at elevated risk of breast cancer / JAMA 299:2151~2163 google schola Weigert J / 2012 / The connecticut experiment: the role of ultrasound in the screening of women with dense breasts / Breast J 18:517~522 google schola Berg WA / 2012 / Training the ACRIN 6666 Investigators and effects of feedback on breast ultrasound interpretive performance and agreement in BI-RADS ultrasound feature analysis / AJR Am J Roentgenol 199:224~235 google schola

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