الكشف الحاسوبي عن آفات الثدي في بيانات تصوير الرنين المغناطيسي الديناميكي المعزز بالعديد من المراكز والأجهزة باستخدام خرائط المكونات الرئيسية ثلاثية الأبعاد ومطابقة القوالب

في هذه الدراسة، نقدم خوارزمية حاسوبية جديدة وموثوقة ودقيقة تعتمد على خرائط المكونات الرئيسية الحجمية ومطابقة القوالب التي تسهل الكشف عن الآفات في الرنين المغناطيسي المعزز ديناميكيًا. يتكون مجموعة بيانات الدراسة من 24,204 صورة رنين مغناطيسي معززة بالمتباين للثدي تتCorrespond إلى 4034 شريحة محورية من 47 امرأة في الدراسة متعددة المراكز في المملكة المتحدة لفحص سرطان الثدي وتصنف على أنها عالية المخاطر. تمت إجراءات الفحص التي تم تحليلها هنا على ستة نماذج مختلفة من الماسحات من ثلاثة بائعين تجاريين، تقع في 13 عيادة حول المملكة المتحدة. تم استخدام 1952 شريحة من هذه المجموعة، تحتوي على 15 آفة حميدة و13 آفة خبيثة، للتدريب. تم استخدام الـ 2082 شريحة المتبقية، مع 14 آفة حميدة و12 آفة خبيثة، لأغراض الاختبار. لمنع الكشف عن الإيجابيات الكاذبة من الأنسجة ومناطق الجسم الأخرى، يتم تقسيم حجم الثدي من الصور قبل المتباين باستخدام خوارزمية شبه آلية سريعة. يتم تطبيق تحليل المكونات الرئيسية على المتجهات المعتمدة على الكثافة والتي تتكون من صور الوزن T1 المعززة ديناميكيًا من الثديين المقسمين، تليها عملية تحديد العتبة التلقائي لاستبعاد الأنسجة الدهنية والبارنكيم العادي الذي يتحسن ببطء وعملية التمحور والترشيح لتقليل الشوائب من البارنكيم العادي المعزز بشكل معتدل والأوعية الدموية. أخيرًا، يتم تحديد الآفات المشتبه بها من خلال بحث اتصال الجوار ذي الحجم الستة وحساب ميزتين شكليتين: الحجم والانحراف الحجمي، لاستبعاد الأوعية الدموية المعززة بشدة والحلمات والبارنكيم العادي ولتحديد موقع الآفات. وهذا يوفر تحديد موضع مرضي مرضي. للحصول على حساسية اكتشاف بنسبة 100%، فإن معدل الكشف عن الإيجابيات الكاذبة للنظام هو 1.02/آفة، 1.17/حالة و0.08/شريحة، مما يقارن بشكل جيد مع الدراسات السابقة. قد تسهل هذه الطريقة الكشف عن الآفات في بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي المعززة ديناميكيًا للثدي متعددة المراكز والأجهزة.