Improving Breast Cancer Detection Using Deep Learning-Based Synthetic Contrast-Enhanced MRI = 비조영 MRI와 합성 조영증강 MRI 병합을 통한 유방암 진단 향상에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Objective: Concerns about gadolinium retention and potential long-term effects have prompted non-contrast imaging approaches. The purpose of our study is to evaluate the diagnostic performance of a combined approach using non-contrast MRI and synthetic contrast-enhanced images in patients with newly diagnosed breast cancer.
Material and Methods: MRI examinations in 279 women (mean age 54.7 years; imaged June 2019 to December 2022 at a single institution) with biopsy proven cancer were retrospectively analyzed. Using an extended dimensional U-Net algorithm, synthetic MRIs were generated from non-contrast sequences (T1-weighted and diffusion-weighted imaging [DWI]). Four radiologists analyzed lesion detectability and suspicion scores on non-contrast MRI alone, synthetic contrast-enhanced MRI alone and combined modalities. Diagnostic performance per breast was calculated.
Results: Among 558 breasts in 279 patients, 259 were negative and 299 had enhancing lesions, including 282 cancers (240 invasive and 42 ductal carcinoma in situ [DCIS]) and 17 benign findings. Synthetic contrast-enhanced MRI images showed sensitivity of 91.1% (1028/1128; 95% CI: 88.3, 93.4) and specificity of 95.5% (1054/1104; 95% CI: 92.6, 97.3). Addition of synthetic contrast-enhanced images to non-contrast MRI improved sensitivity from 92.2% (1040/1128; 95% CI: 89.0, 94.5) to 95.9% (1082/1128; 95% CI: 93.8, 97.4) (P < .001) but decreased specificity from 95.8% (1058/1104; 95% CI: 92.9, 97.6) to 94.4% (1042/1104; 95% CI: 91.1, 96.5) (P =.023). Eight cancers were missed by all readers on non-contrast MRI but were detected by at least one reader on combined MRI. Of these, six were DCIS, all presenting as nonmass enhancement, and two were invasive ductal cancers – one a 4.9 cm nonmass enhancement and the other a 1.5 cm mass.
Conclusion: The addition of synthetic contrast-enhanced images improved breast cancer detection compared to non-contrast MRI alone. This combined approach may be particularly useful as an alternative for patients who are unable to receive contrast agents.

국문 초록 (Abstract)

목적: 가돌리늄 잔류와 그에 따른 잠재적인 장기적인 영향에 대한 우려로 비조영 증강 영상 기법에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 새롭게 진단된 유방암 환자에서 비조영 자기공명영상(MRI)과 합성 조영 증강 영상을 결합한 접근 방식의 진단 성능을 평가하는 것이다.
연구 대상 및 방법: 2019년 6월부터 2022년 12월까지 단일 기관에서 촬영된, 조직검사로 유방암이 확진된 279명의 여성(평균 연령 54.7세)을 대상으로 한 MRI 영상을 후향적으로 분석하였다. 비조영 영상(T1 강조 영상 및 확산강조영상[DWI])을 기반으로 확장형 U-Net 알고리즘을 이용하여 합성 조영 증강 MRI를 생성하였다. 네 명의 영상의학과 전문의가 각각 비조영 MRI 단독, 합성 조영 증강 MRI 단독, 그리고 두 영상을 결합한 형태의 영상을 판독하며 병변 검출 가능성과 의심 점수를 평가하였다. 유방 단위로 진단 성능을 계산하였다.
결과: 총 279명의 환자에서 558개의 유방이 평가되었으며, 이 중 259개는 음성이었고 299개는 조영 증강 병변을 포함하고 있었다. 병변 중 282개는 악성이었고(침윤성 암 240건, 제자리암[DCIS] 42건), 17개는 양성이었다. 합성 조영 증강 MRI의 민감도는 91.1%(1028/1128; 95% 신뢰구간: 88.3–93.4), 특이도는 95.5%(1054/1104; 95% 신뢰구간: 92.6–97.3)를 보였다. 비조영 MRI에 합성 조영 증강 영상을 추가했을 때 민감도는 92.2%(1040/1128; 95% CI: 89.0–94.5)에서 95.9%(1082/1128; 95% CI: 93.8–97.4)로 유의하게 증가하였고(P < .001), 특이도는 95.8%(1058/1104; 95% CI: 92.9–97.6)에서 94.4%(1042/1104; 95% CI: 91.1–96.5)로 소폭 감소하였다(P = .023). 비조영 MRI에서는 모든 판독자에게 발견되지 않았지만, 결합 영상에서는 최소 한 명의 판독자가 진단한 유방암이 8건 존재했다. 이 중 6건은 비종괴성 조영 증강으로 나타난 DCIS였으며, 나머지 2건은 침윤성 관암으로 각각 4.9cm 크기의 비종괴성 병변과 1.5cm 크기의 종괴로 나타났다.
결론: 비조영 MRI에 합성 조영 증강 영상을 추가함으로써 유방암 검출력이 향상되었으며, 특히 조영제를 사용할 수 없는 환자에게 유용한 대안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• Table of Contents
• Introduction 1
• Methods 2
• Results 8
• Discussion 11
• References 25
• Abstract in Korean 36
• List of Tables
• [Table 1] 16
• [Table 2] 18
• [Table 3] 19
• [Table 4] 20
• List of Figures
• [Figure 1] 21
• [Figure 2] 21
• [Figure 3] 22
• [Figure 4] 23
• [Figure 5] 24