Vpliv longitudinalnih meritev na zanesljivost algoritma za klasifikacijo mamografskih slik v gostotne skupine po sistemu BI-RADS ; Impact of longitudinal measurements on reliability of the algorithm for BI-RADS density classification of mammographic images

Cilj: Mamografska gostota, ki odraža sestavo dojke, je dober neodvisni dejavnik za napoved ogroženosti za raka dojke. Cilj magistrske naloge je bila izdelava algoritma za napoved mamografske gostote na podlagi procesiranih mamografskih slik in preveriti hipotezo, da upoštevanje zaporednih meritev pomeni izboljšanje zanesljivosti napovedi gostotnega razreda. Podatki in metode: Uporabili smo slike iz podatkovne baze programa DORA. Za izdelavo modela smo uporabili 12190 procesiranih slik, posnetih na aparatih proizvajalca Siemens in 4787 procesiranih slik, posnetih na aparatih proizvajalca Hologic. Model smo uporabili na mamografskih slikah preiskovank, ki so bile slikane vsaj dvakrat, s povprečnim časom med slikanji 2,1 leti. Uporabili smo 34053 procesiranih slik, posnetih na aparatih proizvajalca Siemens in 12601 procesiranih slik, posnetih na aparatih proizvajalca Hologic. Za segmentacijo in izračun značilk smo uporabili program LIBRA. Za selekcijo značilk smo uporabili metodo MRMR, za klasifikator pa multinomsko logistično regresijo. Zanesljivost napovedi smo ocenili s pomočjo Cohenovega koeficienta $kappa$. Rezultate smo primerjali z rezultati iz literature. Rezultati: Izboljšanje zanesljivosti napovedi mamografske gostote za kombinacijo referenčnih slik in slik, posnetih pred referenčnimi je bilo signifikantno in je znašalo od 0.06 $pm$ 0.03 za najmanj oddaljene do 0.38 $pm$ 0.29 za najbolj oddaljene meritve. Zanesljivost napovedi se z upoštevanjem slik, posnetih po referenčnih ni bistveno izboljšala, izboljšanje je znašalo 0.02 $pm$ 0.01 za najmanj oddaljene in 0.34 $pm$ 0.53 za najbolj oddaljene meritve. Zaključek: Naš model napovedovanja mamografske gostote je v najboljšem primeru dosegel močno, 0.64 < $kappa$ < 0.81, v najslabšem pa srednjo, 0.35 < $kappa$ < 0.63 napovedno moč. Ugotovili smo, da upoštevanje večkratnih zaporednih meritev signifikantno izboljša zanesljivost napovedi. ; Purpose: Mammographic density, which reflects breast tissue composition, is an important independent breast ...