自动化临床乳腺密度测量的中等链接

(HealthDay)——根据《放射学》六月号上发表的一项研究，乳腺密度的自动评估和临床评估之间存在中等相关性。

明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所的 Kathleen R. Brandt 医学博士及其同事评估了 1,911 名乳腺癌患者和 4,170 名接受乳房 X 光检查的匹配对照者。平均在兽癌诊断前 2.1 年检索数字乳房 X 线照片，并生成相应的临床乳房成像报告和数据系统 (BI-RADS) 密度分类，以及 Volpara 和 Quantra 密度估计。

研究人员观察到临床 BI-RADS密度分类与 Volpara 和 Quantra BI-RADS 估计之间有一定程度的一致性(分别为 κ = 0.57 和 0.46)。致密组织分类差异高达 14%，Volpara、Quantra 和 BI-RADS 将 51%、37% 和 43% 的女性归类为致密乳房。临床和自动化测量中也存在类似的乳腺癌关联：对于极其密集的纤维腺体密度与分散的纤维腺体密度，Volpara、Quantra 和 BI-RADS 分类的比值比分别为 1.8、1.9 和 2.3。与 Volpara 和 Quantra BI-RADS 分类相比，临床 BI-RADS 评估可以更好地区分病例状态(C = 0.60，分别为 0.58 和 0.56)。

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