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자료유형
학술저널
저자정보
최지혜 (부천 성모병원 영상의학과) 강봉주 (가톨릭대학교) 백지은 (서울성모병원 영상의학과) 이현실 (서울성모병원 영상의학과)
저널정보
대한초음파의학회 ULTRASONOGRAPHY ULTRASONOGRAPHY Vol.37 No.3
발행연도
2018.1
수록면
217 - 225 (9page)

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Purpose: The purpose of this study was to evaluate the usefulness of applying computer-aided diagnosis (CAD) to breast ultrasound (US), depending on the reader’s experience with breast imaging. Methods: Between October 2015 and January 2016, two experienced readers obtained and analyzed the grayscale US images of 200 cases according to the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) lexicon and categories. They additionally applied CAD (S-Detect) to analyze the lesions and made a diagnostic decision subjectively, based on grayscale US with CAD. For the same cases, two inexperienced readers analyzed the grayscale US images using the BI-RADS lexicon and categories, added CAD, and came to a subjective diagnostic conclusion. We then compared the diagnostic performance depending on the reader’s experience with breast imaging. Results: The sensitivity values for the experienced readers, inexperienced readers, and CAD (for experienced and inexperienced readers) were 91.7%, 75.0%, 75.0%, and 66.7%, respectively. The specificity values for the experienced readers, inexperienced readers, and CAD (for experienced and inexperienced readers) were 76.6%, 71.8%, 78.2%, and 76.1%, respectively. When diagnoses were made subjectively in combination with CAD, the specificity significantly improved (76.6% to 80.3%) without a change in the sensitivity (91.7%) in the experienced readers. After subjective combination with CAD, both of the sensitivity and specificity improved in the inexperienced readers (75.0% to 83.3% and 71.8% to 77.1%). In addition, the area under the curve improved for both the experienced and inexperienced readers (0.84 to 0.86 and 0.73 to 0.80) after the addition of CAD. Conclusion: CAD is more useful for less experienced readers. Combining CAD with breast US led to improved specificity for both experienced and inexperienced readers.

목차

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참고문헌 (21)

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Wang X / 2015 / Automatic detection of regions of interest in breast ultrasound images based on local phase information / Biomed Mater Eng 26(Suppl 1):S1265~S1273 google schola Eccles SA / 2013 / Critical research gaps and translational priorities for the successful prevention and treatment of breast cancer / Breast Cancer Res 15:R92 Crossref Tan T / 2013 / Computer-aided detection of cancer in automated 3-D breast ultrasound / IEEE Trans Med Imaging 32:1698~1706 Crossref Wang Y / 2016 / Qualitative, quantitative and combination score systems in differential diagnosis of breast lesions by contrast-enhanced ultrasound / Eur J Radiol 85:48~54 Crossref Sellami L / 2015 / Breast cancer ultrasound images' sequence exploration using BI-RADS features' extraction: towards an advanced clinical aided tool for precise lesion characterization / IEEE Trans Nanobioscience 14:740~745 Crossref

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