Sonographic Criteria for the Differentiation of Benign and Malignant Breast Lesions using Real-Time Spatial Compound Imaging in Combination with XRES Adaptive Image Processing

Insgesamt 460 Patienten im Alter von durchschnittlich 50,9 Jahren (Range: 17,5- 91,3 Jahre) wurden in diese retrospektive Studie eingeschlossen. Alle Patienten erhielten eine Sonographie unter Anwendung der Bildoptimierungsverfahren des „SonoCT Real-Time Compound Imaging“ und „XRES Adaptive Image Processing“. Zur Verwendung kamen die Ultraschallgeräte iU 22 und HD11 von der Firma Philips (Hamburg). Alle Befunde wurden durch 7 erfahrene Untersucher im Ultraschall hinsichtlich ihrer Dignitätskriterien untersucht und nach BI-RADS klassifiziert. Die Dignitätskriterien umfassten Form, Achse, Rand, Echogenität und Schallfortleitung. Die Verteilung der BI-RADS-Kategorisierung wurde erfasst und hinsichtlich des positiv prädiktiven Wertes (ppV), des negativ prädiktiven Wertes (npV), der Sensitivität und der FPR beurteilt. Die einzelnen Dignitätskriterien wurden im Rahmen einer Regressionsanalyse bezüglich ihrer Wertigkeit überprüft und miteinander verglichen. Bei allen Patienten lag zum Zeitpunkt der Aufnahme in die Studie das pathologische Ergebnis der Gewebeprobe vor. Zunächst wurde die Häufigkeitsverteilung der histologischen Ergebnisse ermittelt. Insgesamt handelt es sich hierbei um 269 benigne und 191 maligne Befunde. Unter den benignen Befunden war die fibrös-zystische Mastopathie bzw. einfach-fibröse Mastopathie mit 93/269 (35%) am häufigsten, sowie das Fibroadenom mit 90/269 (34%) am zweithäufigsten zu finden. Bei den malignen Befunden steht das invasiv duktale Carcinom mit 130/191 (68%) in Bezug auf die Häufigkeit an erster und das invasiv lobuläre Carcinom mit 36/191 (19%) an zweiter Stelle. Die Beurteilung der Befunde nach BI-RADS ergab einen Vorhersagewert für Malignität von 65,1%, einen negativen Vorhersagewert von 95,5% sowie eine Sensitivität von 95,8% und eine FPR von 36,5%. In der Kategorie BI-RADS 2, also gutartig, war ein maligner Befund zu finden. Bei diesem Befund handelte es sich um ein alveoläres Weichteilsarkom, also nicht um einen typischen Herdbefund in der Brust. Daraus ergibt sich der positive Vorhersagewert für BI-RADS 2 Befunde von 4,5%. Der PPV für die Kategorie BI-RADS 3 liegt ebenfalls bei 4,5% und entspricht somit den Referenzwerten in der Literatur. Ein als BI-RADS 4 eingestufter Befund hingegen ergab in 39% der Fälle eine maligne Histologie während dieser Wert bei den BI-RADS 5 Befunden bereits bei 93,3% liegt. Insgesamt kann gesagt werden, dass die BI-RADS-Klassifikation eine standardisierte Methode zur Befundinterpretation und für das weitere Vorgehen liefert. Zudem erleichtert die Anwendung von BI-RADS die interkollegiale Kommunikation und führt zu einer besseren Vergleichbarkeit. Alle Dignitätskriterien erreichten im Rahmen der deskriptiven Auswertung (Chi Square) das Signifikanzniveau. Hinsichtlich der Wertigkeit der Dignitätskriterien ergab die multivariate Regressionsanalyse vier signifikante Kriterien zur Prädiktion maligner Befunde. Dabei handelt es sich um die polymorphe Form (OR: 5,517), den gelappten Rand (OR: 3,530), den unscharfen Rand (OR: 2,509) und die abgeschwächte Schallfortleitung (OR: 2,383). In der univariaten Analyse erreichte auch die indifferente und vertikale Achse das Signifikanzniveau. Durch Anwendung der in der multivariaten Regression signifikanten Kriterien ergibt sich ein deutlicher Anstieg der Detektionsrate bei gleichzeitig geringerer Falsch-Positiv-Rate. Um eine Detektionsrate von >95% zu erzielen, muss mit einer Falsch-Positiv-Rate von 60% gerechnet werden. Dabei zeigt sich eine deutliche Diskrepanz des Regressionsmodells zu den im klinischen Alltag ermittelten BI-RADS-Klassifikationen der Befunde. Hier beträgt die Falsch-Positiv-Rate bei einer Sensitivität von 95,8% lediglich 36,5%. Dies ist sowohl auf die Kenntnisse von Vorbefunden (Mammographie, MRT, klinische Untersuchung) zum Untersuchungszeitpunkt als auch auf die Erfahrung des Untersuchers zurückzuführen. Bei Betrachtung der Ergebnisse der vorliegenden Arbeit wird deutlich, dass durch die Anwendung von zusätzlichen Bildverbesserungstechniken wie das Compound Imaging in Kombination mit Adaptive Image Processing der Herdbefund an sich besser beurteilt werden kann. Durch die verbesserte Auflösung werden vor allem die Kriterien Form und Rand wichtig. Bildartefakte und Nebenerscheinungen wie beispielsweise das dorsale Schallverhalten spielen eine untergeordnete Rolle. PURPOSE: The purpose of the study was to analyze sonographic criteria for the differentiation of benign and malignant breast lesions using real-time spatial compound imaging (CT) in combination with adaptive image processing (XRES). MATERIALS AND METHODS: In a retrospective analysis of 460 patients, the sonographic criteria: shape, orientation, margin, echo pattern and posterior acoustic features were determined using CT and XRES. All investigations were performed using a 12 MHz linear transducer. The findings were classified according to the DEGUM criteria analogous to BIRADS and were histologically confirmed by core needle or vacuum biopsy. Statistical analysis was performed using a Chi-square test, logistic uni- and multivariate regression analysis and an ROC-curve analysis to detect the false-positive rate. RESULTS: All investigated diagnostic criteria were significant in the descriptive analysis (Chi-squared). The multivariate analysis showed that the criteria of irregular shape versus round, and not circumscribed margin versus circumscribed margin as well as the posterior acoustic features of enhanced versus reduced have a significant influence on the prediction of a malignant finding. The univariate analysis also showed a statistical significance using the indifferent and not parallel orientation versus parallel. To attain a detection rate of > 95 %, a false-positive rate of 60 % must be expected. CONCLUSION: This study shows that when using CT in combination with XRES, the analyzed sonographic criteria for the differentiation of benign and malignant breast lesions are still of diagnostic value. In particular, the shape, margin and posterior sonographic features are important.