Förstå användarhandboken för Quantra 2.2
Kapitel 1: Inledning
S id an 4 MAN-05503-1602 revidering 002
1.5 Översikt över Quantra-programmet
Quantra är ett program som används för att producera bedömningar av
bröstsammansättning och kategorisera dem. Bröst består av fett och fibroglandulär
vävnad. Fibroglandulär vävnad, även kallad tät vävnad, innehåller en blandning av
fibrös bindväv (stroma) och körtelvävnad (epitelceller), och ser vanligtvis ljusare ut än
omgivande vävnad på en digital mammografibild. Onormala lesioner ser också ljusa ut
på ett mammogram och kan döljas eller maskeras av fibroglandulär vävnad.
Quantra-algoritmen är utformad för att uppskatta bröstsammansättningskategorier
genom att analysera fördelning och struktur av parenkymala vävnadsmönster som kan
vara ansvariga för maskeringseffekten under mammografisk avläsning.
När både konventionella 2D-mammografibilder och Hologic 3D Mammography™-
bilder tillhandahålls till Quantra-programmet för en Combo- eller ComboHD-studie
genereras endast en uppsättning Quantra-resultat (2D eller 3DTM).
1.6 Fördelar med Quantra-programmet
På senare år har det medicinska samfundet visat ett ökande intresse för att förstå
sambandet mellan bröstvävnadens övergripande morfologi och risken för att utveckla
cancer. Den mesta litteratur som diskuterar analysen av bröstvävnadssammansättning
har fokuserat på visuella (mänskliga) bedömningar av bröstvävnad.
För närvarande är det vanligaste mänskliga klassificeringssystemet BI-RADS-
sammansättningskategori från Breast Imaging Reporting and Data System Atlas, Fifth
Edition, utvecklad av American College of Radiology (ACR). BI-RADS tillhandahåller ett
standardiserat klassificeringssystem för bröstsammansättning för mammografiska
studier. ACR rekommenderar att radiologer som praktiserar i USA gör en visuell
bedömning av bröstsammansättning som en del av läsningen av en studie.
Karakterisering av bröstsammansättning, som beskrivs i BI-RADS, beror på radiologens
bedömning av vävnadsmönster och -densitet.
Bedömning av bröstsammansättning genom BI-RADS-klassificering är svårt eftersom
vävnadsmönster i en digital mammografibild kanske inte korrelerar med densiteten i
samma digitala mammografibild, och täta vävnader kan vara koncentrerade till en region
i bröstet. Radiologen måste bestämma om densitet eller mönster är den viktigaste faktorn
för att tilldela en klassificering i ett visst fall. Detta, tillsammans med variationer i
bildbehandling och skillnader mellan observatörer, gör sammansättningsklassificeringen
oprecis och svår att reproducera.
Quantra-programmet har utvecklats för att ge uppskattningar av
bröstvävnadssammansättningskategorier. Genom en egenutvecklad
programvarualgoritm analyserar Quantra-programmet bilder för fördelning av och
struktur på parenkymal vävnad och kategoriserar bröst i fyra
bröstsammansättningskategorier.