Detección computarizada de lesiones mamarias en datos de DCE-MR multicéntricos y multiinstrumentales utilizando mapas de componentes principales 3D y coincidencia de plantillas

En este estudio, introducimos un novedoso, robusto y preciso algoritmo computarizado basado en mapas volumétricos de componentes principales y coincidencia de plantillas que facilita la detección de lesiones en MR dinámica con contraste. El conjunto de datos del estudio comprende 24,204 imágenes de MR mamaria con contraste, correspondientes a 4034 cortes axiales de 47 mujeres en el estudio multicéntrico de cribado por MRI para cáncer de mama en el Reino Unido, categorizadas como de alto riesgo. Las exploraciones analizadas aquí se realizaron en seis modelos diferentes de escáner de tres proveedores comerciales, ubicados en 13 clínicas en todo el Reino Unido. Se utilizaron 1952 cortes de este conjunto de datos, que contenía 15 lesiones benignas y 13 malignas, para el entrenamiento. Los 2082 cortes restantes, con 14 lesiones benignas y 12 malignas, se utilizaron para propósitos de prueba. Para prevenir que se detecten falsos positivos de otros tejidos y regiones del cuerpo, se segmentan los volúmenes mamarios a partir de imágenes previas al contraste utilizando un algoritmo semiautomático rápido. Se aplica análisis de componentes principales a los vectores de intensidad centrados formados a partir de las imágenes T1 ponderadas con contraste dinámico de los senos segmentados, seguido de un umbral automático para eliminar tejidos grasos y parénquima normal de mejora lenta, y un proceso de convolución y filtrado para minimizar artefactos del parénquima normal moderadamente mejorado y vasos sanguíneos. Finalmente, se identifican lesiones sospechosas a través de una búsqueda de conectividad de seis veces en el vecindario volumétrico y el cálculo de dos características morfológicas: volumen y excentricidad volumétrica, para excluir vasos sanguíneos altamente mejorados, pezones y parénquima normal y para localizar lesiones. Esto proporciona una localización de lesiones satisfactoria. Para una sensibilidad de detección del 100%, la tasa general de detección de falsos positivos del sistema es de 1.02/lesión, 1.17/caso y 0.08/corte, comparándose favorablemente con estudios previos. Este enfoque puede facilitar la detección de lesiones en datos de DCE-MR mamarios multicéntricos y multiinstrumentales.