Segmentazione mammaria completamente automatizzata su immagini TC spirale del seno

Una vera svolta nella diagnostica del cancro al seno

Il cancro al seno è il tumore più diagnosticato e la principale causa di morte per cancro tra le donne di tutto il mondo. La densità del seno influisce sul rischio di sviluppare un tumore al seno. Allo stesso tempo, la sensibilità delle mammografie diminuisce con un'elevata densità mammaria a causa di effetti di mascheramento.

Per ridurre il tasso di mortalità del cancro al seno attraverso la diagnosi precoce, sono state sviluppate tecnologie di imaging mammario come la tomografia computerizzata del seno e sono stati condotti studi per valutare il rischio di cancro al seno sulla base di queste immagini.

L'Universitätsspital Zürich ha proposto un metodo di segmentazione completamente automatizzato per la TC del seno a spirale, necessario per valutare correttamente la densità quantitativa del seno.

I risultati:

> La segmentazione automatica ha coinciso bene con la lettura dell'esperto umano.

> La segmentazione e la stima della densità mammaria hanno dimostrato che una segmentazione accurata è importante per evitare un bias significativo nell'analisi della densità mammaria.

> Questo metodo ha permesso di quantificare con precisione la densità del seno e la quantità di tessuto ghiandolare che è direttamente correlata al rischio di cancro al seno.

--> Questo metodo di segmentazione può essere applicato in linea di principio come strumento autonomo, ad esempio per fornire la descrizione delle singole strutture del tessuto mammario e integrare il software esistente nel flusso di lavoro clinico.

Una vera svolta nella diagnostica del cancro al seno!

Leggi l'intero studio: https://aapm.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/acm2.13726