Breast density in MRI: an AI-based quantification and relationship to assessment in mammography

要約

マンモグラフィ乳房密度は、乳がんの確立された危険因子です。
最近、このモダリティは乳房組織の直交と高度な定量的評価を提供するため、マンモグラフィの補助として乳房MRIに関心がありました。
ただし、その3Dの自然は、スライス全体の複雑な構造の描写と集約に関連する分析的課題を提起します。
ここでは、3つのMRIデータセットの通常の乳房の乳房密度を評価するために、社内の機械学習アルゴリズムを適用しました。
乳房密度は、異なるデータセット全体で一貫していました（0.104-0.114）。
さまざまな年齢層にわたる分析も、データセット全体で強い一貫性を示し、以前の研究で報告されているように年齢とともに密度が低下する傾向を確認しました。
乳房密度はマンモグラフィ乳房密度と相関していたが、特定の乳房密度成分がMRIでのみキャプチャされることを示唆しているいくつかの顕著な違いがある。
将来の作業により、MR乳房密度を現在のツールと統合する方法を決定して、将来の乳がんリスク予測を改善します。

要約(オリジナル)

Mammographic breast density is a well-established risk factor for breast cancer. Recently there has been interest in breast MRI as an adjunct to mammography, as this modality provides an orthogonal and highly quantitative assessment of breast tissue. However, its 3D nature poses analytic challenges related to delineating and aggregating complex structures across slices. Here, we applied an in-house machine-learning algorithm to assess breast density on normal breasts in three MRI datasets. Breast density was consistent across different datasets (0.104 – 0.114). Analysis across different age groups also demonstrated strong consistency across datasets and confirmed a trend of decreasing density with age as reported in previous studies. MR breast density was correlated with mammographic breast density, although some notable differences suggest that certain breast density components are captured only on MRI. Future work will determine how to integrate MR breast density with current tools to improve future breast cancer risk prediction.

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