Sammanfattning Vårt syfte i denna studie var att utveckla ett datorstödd diagnossystem (CAD) för att skilja mellan godartade och maligna bröstmassor i dynamisk kontrastmaterialförstärkt magnetisk resonanstomografi (DCE-MRI). Vår databas bestod av 90 DCE-MRI undersökningar, som var och en innehöll fyra sekventiella fas bilder; denna databas omfattade 28 godartade massor och 62 maligna massor. I vårt CAD-schema bestämde vi först 11 objektiva egenskaper hos massorna genom att ta hänsyn till bildegenskaperna och de dynamiska förändringar i signalintensiteten som erfarna radiologer vanligtvis använder för att beskriva massorna i DCE-MRI. Quadratic discriminant analys (QDA) användes för att skilja mellan godartade och maligna massor. Som input av QDA, en kombination av fyra objektiva funktioner fastställdes bland de 11 objektiva funktioner enligt en stegvis metod. Dessa objektiva egenskaper var följande: i) förändringen av signalintensiteten från 2 till 5 minuter, ii) förändringen av signalintensiteten från 0 till 2 minuter, iii) formens oegentlighet och iv) marginalens smidighet. Med denna metod visade sig klassificeringens noggrannhet, känslighet och specificitet vara 85,6 % (77 av 90), 87,1 % (54 av 62) respektive 82,1 % (23 av 28). Dessutom var de positiva och negativa prediktiva värdena 91,5 % (54 % av 59) respektive 74,2 % (23 % av 31). Vårt CAD-system uppvisar därför hög klassificeringsnoggrannhet och är användbart vid differentialdiagnos av massa i DCE-MRI-bilder.
De uppnådde en klassificeringsnoggrannhet, känslighet och specificitet på 85,6 %, 87,1 % respektive 82,1 % REF.
Computer-Aided Diagnosis Scheme for Distinguishing Between Benign and Malignant Masses in Breast DCE-MRI
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}