AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThere were significant interobserver reliability rates between all investigators (p= 0.0001).Conclusion: CT may be used as a valuable diagnostic tool in discriminating breast masses with further training in widely varying appearances of normal breast tissues leading to false positive findings.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: The main purpose of the present study was to determine the effectivity of computerized tomography (CT) in detecting breast masses and discriminating masses as malignant or benign.Material and Methods: After having received the institutional local ethics committee approval, an experienced radiologist who did not participate in the study created a patient pool by searching our health center’s Pathology department database between 2010 and 2018. The group created consisted of dense and non-dense breast types equally and included approximately similar percentages of benign and malignant breast mass sizes. Finally, 70 subjects were included: 30 females with definite malign, 20 with definite benign breast masses, and 20 without any breast pathology based on mam-mography and ultrasonography results, who were considered as the control group. Three experienced Radiologists (R1, R2, R3) who were not aware of the final diagnosis evaluated all images independently. Radiologist performance was assessed by calculating the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and interobserver reliability values were estimated by intraclass correlation coefficient (ICC) analysis.Results: The diagnostic accuracy suitability of CT according to BI-RADS scores for R1, R2 and R3 were found as p< 0.001, p< 0.001 and p< 0.001, respec-tively. There were significant interobserver reliability rates between all investigators (p= 0.0001).Conclusion: CT may be used as a valuable diagnostic tool in discriminating breast masses with further training in widely varying appearances of normal breast tissues leading to false positive findings.
Özet
Giriş ve Amaç: Bu çalışmanın temel amacı bilgisayarlı tomografi (BT)’nin meme kütlelerini saptamadaki yerini ve lezyonların iyi ya da kötü huylu ayrımını yapabilirliğini değerlendirmektir.Gereç ve Yöntem: Etik kurul onayı sonrası, alanında tecrübeli ve çalışmaya araştırmacı olarak katılmayacak bir radyolog tarafından 2010-2018 yılları arasında, hastanemizin Patoloji Bölümü veritabanı taranarak bir hasta havuzu oluşturulmuştur. Oluşturulan hasta havuzunda yoğun ve yoğun olmayan meme tiplerinin, iyi ve kötü huylu lezyon sayılarının ve lezyon boyutlarının eşit oranlarda olmasına özen gösterilmiştir. Sonuç olarak her meme tipinde eşit oranda olmak üzere kötü huylu tümör tanısı almış 30, iyi huylu tümör tanısı almış 20 ve taramalarda herhangi bir meme lezyonu bulunmayan 20 kontrol grubu hasta olmak üzere toplamda 70 hasta çalışmaya dahil edilmiştir. Meme Radyolojisi konusunda deneyimli üç radyolog (R1, R2, R3) tarafından tüm BT görüntüleri nihai tanıya kör olarak ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Okuyucu performansları, eğri altındaki alanın (AUC) hesaplanmasıyla değerlendirilmiş ve araştırmacılar arası güvenilirlik, sınıf içi korelasyon katsayısı (ICC) analizi ile hesaplanmıştır.Bulgular: R1, R2 ve R3 için sırasıyla BT’nin BI-RADS skorlama sistemine göre doğru tanı koyma yeterliliği; p< 0.001, p< 0.001 ve p< 0.001 olarak belirlenmiştir. Araştırmacıların tümü arasında anlamlı bir okuyucu güvenilirliği saptanmıştır (p= 0.0001).Sonuç: BT, meme kütlelerinin saptanmasında ve iyi-kötü huylu ayrımının yapılmasında, yalancı pozitifliğe yol açabilecek normal meme dokularının BT görüntüleri hakkında ileri eğitim alınması halinde oldukça faydalı bir görüntüleme yöntemi olarak kullanılabilir.