Introduction of an automated quantitative volumetric magnetic resonance breast density measurement system using the Dixon techinique: Comparison with mammographic breast density assessment

Abstract

Brustkrebs ist die häufigste Krebserkrankung der Frau und eine Hauptursache krebsbedingter Todesfälle in der westlichen Welt. Die zweidimensionale Mammographie der Brust ist die derzeitig empfohlene Methode zum Brustkrebs Screening, wobei gezeigt werden konnte, dass dabei die Beurteilung der Brustdichte als ein unabhängiger Risikofaktor für die Entstehung von Brustkrebs angesehen werden kann. Das American College of Radiology (ACR) empfiehlt bei der Mammographie die Beurteilung der Brustdichte anhand der vier subjektiven Dichtekategorien des Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS). Jedoch konnte gezeigt werden, dass dies anfällig für schlechte Reproduzierbarkeiten und Präzision zwischen und innerhalb der Befunder ist. Folglich wäre es wünschenswert die Brustdichte-Messung mittels eines dreidimensionalen und automatisierten Systems durchzuführen. Diese Dissertation ist in vier Teile gegliedert. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine automatisierte, benutzerunabhängige und quantifizierbare Brustdichtemessung mit der Magnetresonantomographie (MRT) ein mögliches Instrument ist, mit dem eine stabile und reproduzierbare, sowie röntgen- und kompressions-freie Brustdichtemessung möglich wird. Des Weiteren haben wir die Überlegenheit der Dixon Sequenzen im Hinblick auf das Sequenzprotokoll und der Messpräzision bei bekannten Brustdichten nachgewiesen. In unseren Studien zeigten sich machbare, stabile und auf verschiedenen MRT Geräten durchführbare automatisierte, volumetrische Brustdichtemessungen. Zusätzlich bestätigten wir beträchtliche Unterschiede bei repetitiven und subjektiven Beurteilungen der Brustdichte mittels MRT, welche auch beträchtliche Defizite verglichen mit automatisierten, quantifizierbaren und somit verlässlichen und standardisierten Messungen der Brustdichte mit der MRT zeigten.Brest cancer as the most common cancer in women, is a leading cause of cancer death in the Western world. Breast density is defined by the amount of fibroglandular tissue (FGT) relative to fatty components within the breast and has been shown to be a recognized and independent risk factor for breast cancer. The American College of Radiology (ACR) recommends the assessment of breast composition on mammography, a two-dimensional technique and the current recommended screening method for breast cancer, according to the four, well-established subjective density categories of the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS). However, research has shown that this assessment is liable to create poor intra- and interobserver variability, with a lack of consistency. Therefore, it would be preferable to perform an automated and quantitative assessment of breast density based on a threedimensional method. Our results show that an automated, user-independent, quantitative measurement of the amount of FGT with MR imaging, based on the Dixon sequence, is a feasible tool, with which a robust and reproducible, as well as radiation- and compression-free measurement of FGT is possible. Furthermore, we proved the superiority of Dixon-type sequences with regard to the sequence protocol and precision of measurements when compared to known breast compositions. In our studies, automated volumetric measurements of FGT with MR imaging showed feasibility, robustness, and applicability on different MR units. In addition, we demonstrated considerable differences in repeated, subjective visual estimates of the amount of FGT with MR imaging, which also showed significant deficits compared to automated, quantitative measurement for a reliable and standardized assessment of FGT with MR imaging. Automated, three-dimensional breast density measurements with MR imaging is possible and yields reproducible outcomes even at different spatial resolutions, therefore, it is recommended as the standard of reference in the assessment as imaging biomarker.submitted by Georg Johannes WengertAbweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersMedizinische Universität Wien, Diss., 2018(VLID)285091