Amato Francesco

Bartolotta Tommaso Vincenzo

Busalacchi Silvia

Di Vittorio Maria Laura

Ienzi Raffaele

Orlando Alessia Angela Maria

Archivio istituzionale della ricerca - Università di Palermo

Ruolo di S-Detect, sistema di supporto decisionale computer-assistito, nella classificazione BI-RADS delle lesioni focalimammarie: performance diagnostica e concordanza inter- ed intra-operatore.Poster No. PS-17/54Tipo E-POSTER SCIENTIFICOSezione SENOLOGIAAutori Alessia Angela Maria ORLANDO - PALERMO (PA) , F. AMATO , M. DI VITTORIO , S. BUSALACCHI , R. IENZI, T. BARTOLOTTAScopo:valutare il ruolo di un sistema di supporto decisionale computer-assistito(S-Detect) nellacaratterizzazione ecografica delle lesioni focali mammarie (LFM) in accordo con i criteri BIRADS. Materiali e metodi:300 LFM (dimensioni: 2.6 –47.2 mm) in 255 pazienti sono state classificate secondo il lessicoecografico BI-RADS senza e con l’ausilio di S-Detect (RS80A, Samsung, Seoul, Korea),prospettivamente da due radiologi esperti in consenso, e retrospettivamente, da duespecializzandi in Radiologia, al tempo 0 e dopo tre mesi. La biopsia eco-guidata per le LFMclassificate BI-RADS 4 o 5 e il follow-up ecografico sino a 24 mesi per le LFM classificate BIRADS3 hanno costituito lo standard di riferimento.Risultati:120/300 (40%) LFM erano maligne, 178/300 (59.3%) benigne e 2/300 (0.7%) erano B3. Lavalutazione degli esperti ha mostrato valori di Sensibilità, Specificità, VPP e VPN superiori conl’impiego di S-Detect (97.5%, 86.5%, 83.2%, 98.1%) rispetto alla valutazione iniziale(91.8%,81.5%, 77.2%, 93.6%) (p>0.05) come confermato dall’analisi delle curve ROC (0.95 con e 0.92senza [p=0.0735]). Un’area under the ROC curve significativamente maggiore è statariscontata per lo Specializzando #1 (0.85 senza e 0.88 con S-Detect [p=0.0067]) e per loSpecializzando#2 (0.83 senza e 0.87 con S-Detect [p=0.0302]). La concordanza intraoperatore(k score) è migliorata con S-Detect da 0.69 a 0.78 per lo Specializzando #1 e da 0.69a 0.81 per lo Specializzando#2. La concordanza inter-operatore è migliorata con S-Detect da0.67 a 0.7 (al tempo 0) e da 0.63 a 0.77 (dopo tre mesi).Conclusioni:S-Detect è uno strumento efficace per la classificazione delle LFM secondo il lessico BI-RADSecografico, sia per i radiologi esperti sia, in particolare, per i radiologi in formazionenell'ambito dell'imaging senologico.Informazioni Personali:indirizzo mail: orlandoalessiamed@hotmail.itNote Bibliografiche:1) Radiol Med. 2018 Jul;123(7):498-506. doi: 10.1007/s11547-018-0874-7. Epub 2018 Mar 22.Focal breast lesioncharacterization according to the BI-RADS US lexicon: role of a computer-aided decision-making support.Bartolotta TV,Orlando A, Cantisani V, Matranga D, Ienzi R, Cirino A, Amato F, Di Vittorio ML, Midiri M, Lagalla R2)J Ultrasound. 2018 Jun;21(2):105-118. doi: 10.1007/s40477-018-0297-2. Epub 2018 Apr 21.Automated classification offocal breast lesions according to S-detect: validation and role as a clinical and teaching tool.Di Segni M, de Soccio V,Cantisani V, Bonito G, Rubini A, Di Segni G, Lamorte S, Magri V, De Vito C, Migliara G, Bartolotta TV, Metere A, Giacomelli L,de Felice C, D'Ambrosio F.Immagini:FIG.1. Carcinoma duttale infiltrante. Sinistra: immagine ecografica di una lesione di 7 mm con margini inizialmente giudicati come circoscritti (freccia). Destra: con S-Detect (contorno in verde) i margini sono stati classificati come microlobulati e la lesione è stata riclassificata da BI-RADS 3 a BI-RADS 4FIG 2. Fibroadenoma pericanalicolare. Sinistra: l'immagine ecografia mostra una lesione di 9 mm con margini inizialemnte valutati come parzialmente indefiniti.Destra: con S-Detect i margini sono stati giudicati circoscritti e la lesione è stata riclassificata correttamente da BI-RADS 4 a BI-RADS3.FIG 3. Carcinoma Mucinoso. Sinistra: l'immagine ecografica mostra una lesione di 15 mm a margin inizialmente valutati come microlobulati (freccia). Destra: con S-Detect i margini sono stati classificati come circoscritti e la lesione è stata erroneamente riclassificata da BI-RADS 4a a BI-RADS 3.

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RUOLO DI S-DETECT, SISTEMA DI SUPPORTO DECISIONALE COMPUTER-ASSISTITO,  NELLA CLASSIFICAZIONE BI-RADS DELLE LESIONI FOCALI MAMMARIE: PERFORMANCE DIAGNOSTICA E CONCORDANZA INTER- E INTRA-OPERATORE

RUOLO DI S-DETECT, SISTEMA DI SUPPORTO DECISIONALE COMPUTER-ASSISTITO, NELLA CLASSIFICAZIONE BI-RADS DELLE LESIONI FOCALI MAMMARIE: PERFORMANCE DIAGNOSTICA E CONCORDANZA INTER- E INTRA-OPERATORE

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