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Elastografia mamária: desempenho diagnóstico de um software de sistema de diagnóstico assistido por computador e concordância interobservador

Resumo

Objetivo:

Determinar o melhor valor de corte para classificar os nódulos mamários pela elastografia por ultrassom, usando um software dedicado para elastografia por deformação, e determinar o nível de concordância interobservadores.

Materiais e Métodos:

Foram incluídos no estudo 83 pacientes com 83 massas mamárias identificadas no ultrassom e encaminhados para biópsia. Após o exame ultrassonográfico no modo B, as lesões foram manualmente segmentadas por três radiologistas com diferentes graus de experiência em imagem da mama: leitor 1 (R1, com 15 anos de experiência), leitor 2 (R2, com 2 anos de experiência) e leitor 3 (R3, com 8 anos de experiência). A classificação pela elastografia foi realizada automaticamente com base na melhor imagem com o software diagnóstico auxiliado por computador (DAC). Valores de corte de 70%, 75%, 80% e 90% das áreas duras foram aplicados para determinar o desempenho do software DAC. O melhor valor de corte para os radiologistas foi comparado com a avaliação visual. A concordância interobservadores para o melhor valor de corte foi determinada, assim como o coeficiente de correlação interclasses e a concordância entre os radiologistas para as áreas segmentadas.

Resultados:

O melhor valor de corte da proporção de área dura dentro de um nódulo mamário foi de 75% para os radiologistas mais experientes. Com um valor de corte de 75%, a concordância interobservadores foi excelente entre R1 e R2 e entre R1 e R3, e boa entre R2 e R3. O coeficiente de concordância interclasses entre os três radiologistas foi de 0,950. Ao avaliar as áreas segmentadas por tamanho, constatamos que o nível de concordância foi maior entre os radiologistas mais experientes.

Conclusão:

O melhor valor de corte para um sistema quantitativo de DAC para classificar as massas mamárias foi de 75%.

Unitermos:
Ultrassonografia; Técnicas de imagem por elasticidade; Mamas; Diagnóstico por computador; Variação do observador

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