본 연구는 유방영상검사의 최고의 관심영역인 DR 방식의 유방영상에서 유방암 진단의 정확도를 평가하고, 유방암 환자들의 특성을 알아보고자 DR 방식으로 유방영상검사를 실시한 유방암 환자 57명을 대상으로 2010년 5월부터 2011년 6월까지 조사되었다. 유방암 환자들의 평균 나이는 50.8세이었고, 유방암의 발생 부위는 상외측(UOQ)이 전체의 33.3%로 가장 많은 것으로 조사되었다. 연령에 따른 유방암 발생은 40-49세에서 42.1%로 모든 연령대에서 가장 높게 나타났다. 유방암 환자들의 유방조직 밀도는 지방형 유방이 31.6%(18/57), 치밀유방이 68.4%(39/57)로 나타나, 70%에 가까운 유방암 환자들이 치밀유방의 형태를 띠고 있었다. 유방영상에서 방사선학적 병변 중 종괴와 미세석회화가 함께 동반된 경우 (45.3%)가 유방암 발견율이 가장 높은 것으로 조사되었고, 치밀유방에서 미세석회화를 동반하지 않는 종괴의 경우 지방형 유방에서보다 유방암의 발견율이 더 낮은 것으로 조사되었으며, 이러한 종괴는 치밀유방에서 위음성율을 높이는 원인이 되고 있다. Digital mammography의 위음성률은 7.0%이었고, 민감도는 93.0%인 것으로 조사되었다. 치밀유방의 위음성율은 12.8%, 민감도는 87.2%로 조사되었는데 이는 이전에 보고된 screen film mammography의 치밀유방에서 보다 유방암에 대한 민감도가 더 높은 것으로 조사되었다.
To determine the clinical outcome of breast cancer BI-RADS 4 lesions and seek a more effective management guideline, we conducted a retrospective study of all BI-RADS4 patients diagnosed between 2003-2008 with follow up time not less than 2 years. A total of 392 cases of BI-RADS 4 were identified and 320 could be sub-categorised as 4a, 4b and 4c. Overall malignant positive results were 7.65, 38.7 and 58.percent, respectively. In all cases assigned to the close follow up group, no malignancy was detectable (P<0.02). The results of the study suggested that BI-RADS sub-categories have benefit for cancer diagnosis and treatment decisions of clinicians and it might be possible to set up a safe follow-up guideline in selected groups of patients to minimize un-necessary tissue biopsy for breast cancer detection.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.80-88
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2024
Breast cancer remains a significant global health burden, necessitating accurate and timely detection for improved patient outcomes. Machine learning techniques have demonstrated remarkable potential in assisting breast cancer diagnosis by learning complex patterns from multi-modal patient data. This study comprehensively evaluates several popular machine learning models, including logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines (SVMs), naive Bayes, k-nearest neighbors (KNN), XGBoost, and ensemble methods for breast cancer prediction using the Wisconsin Breast Cancer Dataset (WBCD). Through rigorous benchmarking across metrics like accuracy, precision, recall, F1-score, and area under the ROC curve (AUC), we identify the naive Bayes classifier as the top-performing model, achieving an accuracy of 0.974, F1-score of 0.979, and highest AUC of 0.988. Other strong performers include logistic regression, random forests, and XGBoost, with AUC values exceeding 0.95. Our findings showcase the significant potential of machine learning, particularly the robust naive Bayes algorithm, to provide highly accurate and reliable breast cancer screening from fine needle aspirate (FNA) samples, ultimately enabling earlier intervention and optimized treatment strategies.
Choi, Woo Jung;Cha, Joo Hee;Kim, Hak Hee;Shin, Hee Jung;Kim, Hyunji;Chae, Eun Young;Hong, Min Ji
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권21호
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pp.9101-9105
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2014
Background: The purpose of this study was to compare the accuracy and effectiveness of automated breast volume scanning (ABVS) and hand-held ultrasound (HHUS) in the detection of breast cancer in a large population group with a long-term follow-up, and to investigate whether different ultrasound systems may influence the estimation of cancer detection. Materials and Methods: Institutional review board approval was obtained for this retrospective study, and informed consent was waived. From September 2010 to August 2011, a total of 1,866 ABVS and 3,700 HHUS participants, who underwent these procedures at our institute, were included in this study. Cancers occurring during the study and subsequent follow-up were evaluated. The reference standard was a combination of histology and follow-up imaging (${\geq}12months$). The recall rate, cancer detection yield, diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, and positive (PPV) and negative (NPV) predictive values were calculated with exact 95% confidence intervals. Results: The recall rate was 2.57 per 1,000 (48/1,866) for ABVS and 3.57 per 1,000 (132/3,700) for HHUS, with a significant difference (p=0.048). The cancer detection yield was 3.8 per 1,000 for ABVS and 2.7 per 1,000 for HHUS. The diagnostic accuracy was 97.7% for ABVS and 96.5% for HHUS with statistical significance (p=0.018). The specificity of ABVS and HHUS were 97.8%, 96.7%, respectively (p=0.022). Conclusions: ABVS shows a comparable diagnostic performance to HHUS. ABVS is an effective supplemental tool for mammography in breast cancer detection in a large population.
Mirghafourvand, Mojgan;Mohammad-Alizadeh-Charandabi, Sakineh;Ahmadpour, Parivash;Rahi, Pari
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권8호
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pp.3741-3745
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2016
Background: This study was carried out to examine breast cancer risk and its fertility predictors in women aged ${\geq}35$. Materials and Methods: This cross-sectional study was conducted on 560 healthy women referred to health centers of Tabriz-Iran, 2013-2014. Five-year and lifetime risk of developing breast cancer were determined using the Gail model. General linear modeling was applied to determine breast cancer predictors. Results: The mean age of the subjects was 42.7 (SD: 7.7) years. Mean 5-year and lifetime risks of developing breast cancer were determined to be 0.6% (SD: 0.2%) and 8.9% (SD: 2.5%), respectively. Variables of family history of breast cancer, age, age at menarche, parity, age at first childbirth, breastfeeding history, frequency of breastfeeding, method of contraception, marital status and education were all found to be predictors of breast cancer risk. Conclusions: According to the results of this study, screening programs based on the Gail model should be implemented for Iranian people who have a high risk for breast cancer in order to facilitate early detection and better plan for possible malignancies.
Su Min Ha;Jung Min Chang;Su Hyun Lee;Eun Sil Kim;Soo-Yeon Kim;Yeon Soo Kim;Nariya Cho;Woo Kyung Moon
Korean Journal of Radiology
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제22권6호
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pp.867-879
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2021
Objective: To compare the screening performance of diffusion-weighted (DW) MRI and combined mammography and ultrasound (US) in detecting clinically occult contralateral breast cancer in women with newly diagnosed breast cancer. Materials and Methods: Between January 2017 and July 2018, 1148 women (mean age ± standard deviation, 53.2 ± 10.8 years) with unilateral breast cancer and no clinical abnormalities in the contralateral breast underwent 3T MRI, digital mammography, and radiologist-performed whole-breast US. In this retrospective study, three radiologists independently and blindly reviewed all DW MR images (b = 1000 s/mm2 and apparent diffusion coefficient map) of the contralateral breast and assigned a Breast Imaging Reporting and Data System category. For combined mammography and US evaluation, prospectively assessed results were used. Using histopathology or 1-year follow-up as the reference standard, cancer detection rate and the patient percentage with cancers detected among all women recommended for tissue diagnosis (positive predictive value; PPV2) were compared. Results: Of the 30 cases of clinically occult contralateral cancers (13 invasive and 17 ductal carcinoma in situ [DCIS]), DW MRI detected 23 (76.7%) cases (11 invasive and 12 DCIS), whereas combined mammography and US detected 12 (40.0%, five invasive and seven DCIS) cases. All cancers detected by combined mammography and US, except two DCIS cases, were detected by DW MRI. The cancer detection rate of DW MRI (2.0%; 95% confidence interval [CI]: 1.3%, 3.0%) was higher than that of combined mammography and US (1.0%; 95% CI: 0.5%, 1.8%; p = 0.009). DW MRI showed higher PPV2 (42.1%; 95% CI: 26.3%, 59.2%) than combined mammography and US (18.5%; 95% CI: 9.9%, 30.0%; p = 0.001). Conclusion: In women with newly diagnosed breast cancer, DW MRI detected significantly more contralateral breast cancers with fewer biopsy recommendations than combined mammography and US.
Al-Sharbatti, Shatha Saed;Shaikh, Rizwana Burhanuddin;Mathew, Elsheba;Al-Biate, Mawahib Abd Salman
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제14권8호
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pp.4919-4923
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2013
Breast cancer is the top cancer in women worldwide and its incidence is increasing, particularly in developing countries. In the United Arab Emirates (UAE), many cases are first diagnosed in later stages and at younger age compared to those seen in developed countries. Early detection in order to improve breast cancer outcome and survival remains the cornerstone of breast cancer control. Performance of breast self examination is one of the important steps for identifying breast disease at an early stage, by the woman herself. No information has hitherto been available about the frequency of this practice among female university students in UAE or about their breast cancer risk perception and therefore the present study was conducted in Ajman. It was found that 22.7% of the participants practiced BSE but only 3% of them practiced BSE monthly. Marital status but not age as significantly associated with age likelihood. The most frequent reported barriers for BSE were lack of knowledge, considering oneself not at risk and the absence of doctor advice. These factors need to be taken into account in intervention efforts.
Background. Breast cancer is the most common form of cancer among Korean women. Only 14 % of urban women and 10% of rural women in Korea, however, participated in breast cancer screening behavior in 1998 (Korean Ministry of Health & Welfare, 1999). Purpose. The aim of this study was to evaluate the effect of community-based breast self-examination (BSE) education programs in Korea. Methods. First, breast cancer risk appraisals were done with 1,977 rural women. Of the 1,977 women, nearly 30% (n=494) had a higher or equal to borderline risk of developing breast cancer. This quasi-experimental study was conducted to target these women with a high or equal to borderline risk of breast cancer. The risk appraisal feedback and breast self-examination education were used as an intervention for breast cancer prevention and early detection. Results. After a 3-month follow-up, 30.5% of the women in the intervention group performed regular BSE compared to 10.2 % of women in the control group. The mean knowledge score related to breast cancer and BSE was significantly higher for the women in the intervention group than that in the control group.
유방촬영술은 유방암 검진 및 진단을 위한 기본적인 영상 검사이지만, 판독이 어려우며 높은 숙련도를 필요로 한다고 잘 알려져 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 최근 몇 년 사이에 인공지능을 이용한 유방암 검출 알고리즘들이 활발히 연구되고 있다. 본 종설에서 저자는 고전적인 computer-aided detection 소프트웨어 대비 최근 많이 사용되는 딥러닝의 특징을 알아보고, 딥러닝 알고리즘의 개발 방법과 임상적 검증 방법에 대해서 기술하였다. 또한 딥러닝 기반의 검진 유방촬영술의 판독 방법 분류, 유방 치밀도 평가, 그리고 유방암 위험도 예측 모델 등을 위한 딥러닝 연구들도 소개하였다. 마지막으로 유방촬영술 관련 인공지능 기술들에 대한 영상의학과 전문의의 관심과 의견의 필요성을 기술하였다.
Kazerouni, Iman Abaspur;Zadeh, Hossein Ghayoumi;Haddadnia, Javad
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권24호
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pp.10573-10576
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2015
Background: Accuracy in feature extraction is an important factor in image classification and retrieval. In this paper, a breast tissue density classification and image retrieval model is introduced for breast cancer detection based on thermographic images. The new method of thermographic image analysis for automated detection of high tumor risk areas, based on two-directional two-dimensional principal component analysis technique for feature extraction, and a support vector machine for thermographic image retrieval was tested on 400 images. The sensitivity and specificity of the model are 100% and 98%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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