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Titelaufnahme

Titel
Acoustic Radiation Force Impulse und Diffusion weighted imaging Werte von Raumforderungen in der weiblichen Brust ein retrospektiver Vergleich der shear wave velocity (SWV) und den apparent diffusion coefficient (ADC) Werten
Weitere Titel
Acoustic Radiation Force Impulse and Diffusion weighted imaging values of lesions in female breast cancer patientsretrospective comparison of the shear wave velocity value (SWV) and the apparent diffusion coefficient (ADC)
Verfasser / VerfasserinSchubert, Sebastian Ludger
GutachterBaltzer, Pascal
Erschienen2019
Umfang83 Blatt
HochschulschriftMedizinische Universität Wien, Diplomarb., 2019
Anmerkung
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
Arbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprüft
Datum der AbgabeJanuar 2019
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Brustkrebs / ADC / apparent diffusion coefficient / Acoustic Radiation Force Impulse / ARFI / Mammakarzinom
Schlagwörter (EN)breast cancer / mamma carcinom
URNurn:nbn:at:at-ubmuw:1-19184 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
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Acoustic Radiation Force Impulse und Diffusion weighted imaging Werte von Raumforderungen in der weiblichen Brust ein retrospektiver Vergleich der shear wave velocity (SWV) und den apparent diffusion coefficient (ADC) Werten [2.58 mb]
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Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Ziel der Studie: Das Ziel der vorliegenden Studie ist die Reduktion von unnötigen Biopsien, anhand der bildgebenden Verfahren ARFI und ADC, bei verdächtigen Läsionen der weiblichen Brust. Des Weiteren wurde geprüft ob eine prädiktive Aussage über den intrinsischen Subtyp einer malignen Läsion getroffen werden kann, um so den Entscheidungsprozess für ein therapeutisches Prozedere zu beschleunigen.

Methoden: In einer retrospektiven Datenbankanalyse von 320 Patientinnen, die zwischen 2013 und 2016 mit der ARFI-Ultraschall-Diagnostik untersucht wurden, konnten 60 Patientinnen identifiziert werden, die im selben Zeitraum eine ADC-MRT-Diagnostik bekamen. Die Datenbank wurde mit den ADC-Werten und der im MRT ermittelten Läsionsstruktur, den Läsionsgrenzen und der Läsionsfärbung, sowie den histologisch gesicherten Diagnosen und dem immunhistochemischen Rezeptorprofil ergänzt. Es wurde ein „cut-off“ Wert für Malignität von SWVmax > 3,23 m/s und ADCaverage < 1010*10-6mm2/s definiert und die Daten analysiert. Endpunkte waren die richtige Klassifikation in benigne und maligne, sowie die Zuordnung der malignen Läsionen zu ihrem intrinsischen Subtyp. Die Daten wurden statistisch mit der Pearson-Korrelation, der binären logistischen Regression und dem C5.0 Decisiontree auf ihren prädiktiven Wert geprüft.

Ergebnisse: Histologisch klassifiziert wurden 44 malignen Läsionen (28 IDC, 10 ILC, 3 DCIS, 1 gemischtes IDC + ILC und 2 nicht näher bezeichnete andere CA) und 16 benignen Läsionen (4 Fibroadenome, 1 Lipom, 2 Papillome, 2 Mammazysten und 3 entzündliche Veränderungen, sowie 4 tumorfreie Mammaparenchyme). Die SWVmax-Durchschnittswerte lagen bei 6,21 2,74 m/s für maligne und für benigne bei 3,29 2,20 m/s, die ADCaverage-Durchschnittswerte bei 902 143 *10-6mm2/s für maligne und bei 1088 90 *10-6mm2/s für benigne Läsionen. Die Kombination der Untersuchungsmodalitäten lieferte eine Sensitivität (SEN) von 93% und eine Spezifität (SPE) von 38% mit einer AUC von 0,868. In Bezug auf die prädiktive Aussage über den intrinsischen Subtyp, erhielten wir keine statistisch signifikanten Ergebnisse der einzelnen Variablen. Wir analysierten die Ergebnisse mit einem Entscheidungsbaum C5.0, dort konnten wir 70% der Läsionen richtig zuordnen.

Diskussion: Durch die Kombination der beiden Untersuchungsmodalitäten kann die Sensitivität weiter gesteigert werden, allerdings fällt die Spezifität deutlich ab. Es hat sich gezeigt, dass die ARFI-Diagnostik und die ADC Diagnostik gleichwertig in der Mammakarzinom-Diagnostik sind, die Kombination jedoch keinen zusätzlichen diagnostischen Wert liefert. Der Aussagewert in Bezug auf die intrinsischen Subtypen ist begrenzt und sollte mit größerer Fallzahl geprüft werden.

Zusammenfassung (Englisch)

The purpose of this study is to reduce the number of unnecessary biopsies when suspicious lesions are spotted in a womans breast, with the aid of the imaging techniques ARFI and ADC. Furthermore it was tested if a predicative assertion about the intrinsic subtype of a malignant lesion could be made, to speed up the decision-making if a therapeutic procedure was needed and which has to be used.

Methods: In a retrospective database analysis regarding 320 patients that were examined between 2013-2016 by using the ARFI-ultrasound-diagnostics and the ADC-MRT-diagnostics, 60 patients were identified. The database was complemented by the ADC values as well as the lesions structures, borders and coloring datas that were determined with a MRT. Histological saved diagnoses and the immunohistochemical receptor profile were added, too.

A ‚cut-off‘ value for malignancy: SWVmax > 3,23 m/s and ADCaverage < 1010*10-6mm2/s was defined and the data analyzed.

The endpoint was the correct classification of benign and malignant lesions plus an allocation of malignant lesions to their intrinsic subtype.

The data was testes statistically in use of the Pearson-correlation, the binary logistic regression and the C5.0 Decision tree to examine their predicative value.

Results: 44 malignant lesions (28 IDC, 10 ILC, 3 DCIS, 1 mixed IDC + ILC and 2 other unspecified CA) as well as 16 benign lesions (4 fibroadenoma, 1 lipoma, 2 papilloma, 2 breast cysts, 3 inflammatory changes and 4 tumor-free mamma parenchyma).

The mediocre SWV-max value for malignant lesions is 6,21 +- 2,74 m/s and 3,29 +- 2,20 for benign ones.

The mediocre ADCaverage value is 902 +- 143*10-6mm2/s for malignant and 1088 +- 90*10-6mm2/s for benign lesions. The combination of these examination modalities gives us a ‚Sensitivity (SEN) of 93% and a ‚Specifity‘ (SPE) of 38% with an AUC of 0.868. Regarding the predicative statement about the intrinsic subtype we didnt get any statistically significant results of the single variables.

We analyzed the outcome with a decision tree C5.0 where we could assign 70% of the legions correctly.

Discussion: By combining both examination modalities the ‚Sensitivity‘ can be raised, whereby that leads to a harsh decrease in Specifity. It has shown that the ARFI-diagnostics and the ADC-diagnostics are equally important when it comes to diagnosing breast cysts, whereas the combination of both does not give us another diagnostic value. The relevance in relation to the intrinsic subtypes is limited and has to be examined further in upcoming cases.

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