TY - JOUR

T1 - Модель системы принятия диагностических решений на основе мультипараметрических ультразвуковых показателей образований молочной железы

AU - Бусько, Екатерина Александровна

AU - Гончарова, Анастасия Борисовна

AU - Рожкова, Надежда

AU - Семиглазов, Владислав

AU - Шишова, Алена

AU - Жильцова, Елена

AU - Зиновьев, Григорий

AU - Белобородова, Ксения

AU - Криворотько, Петр

N1 - Publisher Copyright: © 2020 Izdatel'stvo Meditsina. All rights reserved.

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - В целях стандартизации описания медицинской визуализации молочной железы в мировой практике широко используется система протоколирования изображений BI-RADS (Breast Imaging Reporting And Data System), разработанная американской коллегией радиологов ACR. Вместе с тем, многочисленные визуальные проявления заболеваний молочной железы при разных лучевых методах исследования затрудняют принятие диагностических решений при использовании системы BI-RADS. Наибольшие сложности возникают при оценке многообразных мультипараметрических ультразвуковых (УЗ) признаков заболеваний. В этой связи для повышения эффективности настоящих технологий и скорейшего принятия диагностических решений становится актуальной разработка системной модели на основе алгоритмов с использованием лексикона BI-RADS.Материалы и методы. С 2017 по 2019 гг. на базе ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России были обследованы 277 женщин с различными жалобами на заболевание молочных желез с помощью мультипараметрического УЗИ с применением эластографии и контрастного усиления (2,5 мл Соновью) на ультразвуковом сканере Hitachi Hi Vision Ascendus. Программная реализация модели принятия диагностических решений осуществлялась средствами языка программирования C# с использованием интегрированной среды разработки Microsoft Visual.Результаты. Эффективность разработанной диагностической модели с помощью оптимального алгоритма применения различных УЗ технологий при определении злокачественности образования показала чувствительность (Ч) = 90,8%, специфичность (С) = 95,5%, прогностичность положительного результата (ППР) = 88,5%, прогностичность отрицательного результата (ПОР) = 96,4%, точность (Т) = 94,2%. Эффективность разработанной модели при группировании заболеваний показала Ч = 84,2%, С = 81,1%, ППР = 62,7%, ПОР = 93,1%, Т = 81,9%.Выводы. Предложенная системная модель оптимального алгоритма принятия диагностического решения на основании статистически значимых мультипараметрических УЗ признаков повышает диагностическую эффективность.

AB - В целях стандартизации описания медицинской визуализации молочной железы в мировой практике широко используется система протоколирования изображений BI-RADS (Breast Imaging Reporting And Data System), разработанная американской коллегией радиологов ACR. Вместе с тем, многочисленные визуальные проявления заболеваний молочной железы при разных лучевых методах исследования затрудняют принятие диагностических решений при использовании системы BI-RADS. Наибольшие сложности возникают при оценке многообразных мультипараметрических ультразвуковых (УЗ) признаков заболеваний. В этой связи для повышения эффективности настоящих технологий и скорейшего принятия диагностических решений становится актуальной разработка системной модели на основе алгоритмов с использованием лексикона BI-RADS.Материалы и методы. С 2017 по 2019 гг. на базе ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России были обследованы 277 женщин с различными жалобами на заболевание молочных желез с помощью мультипараметрического УЗИ с применением эластографии и контрастного усиления (2,5 мл Соновью) на ультразвуковом сканере Hitachi Hi Vision Ascendus. Программная реализация модели принятия диагностических решений осуществлялась средствами языка программирования C# с использованием интегрированной среды разработки Microsoft Visual.Результаты. Эффективность разработанной диагностической модели с помощью оптимального алгоритма применения различных УЗ технологий при определении злокачественности образования показала чувствительность (Ч) = 90,8%, специфичность (С) = 95,5%, прогностичность положительного результата (ППР) = 88,5%, прогностичность отрицательного результата (ПОР) = 96,4%, точность (Т) = 94,2%. Эффективность разработанной модели при группировании заболеваний показала Ч = 84,2%, С = 81,1%, ППР = 62,7%, ПОР = 93,1%, Т = 81,9%.Выводы. Предложенная системная модель оптимального алгоритма принятия диагностического решения на основании статистически значимых мультипараметрических УЗ признаков повышает диагностическую эффективность.

KW - Benign breast lesions

KW - BI-RADS system

KW - Breast cancer

KW - Color doppler mapping (CDM)

KW - Contrast enhanced ultrasound (CEUS)

KW - Contrast pattern

KW - Elastography (EG)

KW - Elastotypes

KW - Ultrasound (US)

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85108872162&partnerID=8YFLogxK

U2 - 10.37469/0507-3758-2020-66-6-653-658

DO - 10.37469/0507-3758-2020-66-6-653-658

M3 - статья

AN - SCOPUS:85108872162

VL - 66

SP - 653

EP - 658

JO - Вопросы онкологии

JF - Вопросы онкологии

SN - 0507-3758

IS - 6

ER -