Earticle

초록

영어

Image availability evaluated by the degree of agreement and sensitive using the process improve visualization according to the Algorithm modification in Image Post-Processing. Reliability measured by the Breast Imaging Reporting and Data System. 172 patients visit same period divided by BI-RADS, category five stages, and contents of breast parenchyma into Calcification, Nodule and Mass. Evaluated the TE/PV image reliability, visualization sensitive, agreement of diagnosis. Convergence analysis was an in various fields. According to the result of this research, PV has higher sensitive and accuracy about lesions than TE visual and there is a difference insensitive by contents of breast parenchyma. Therefore, practical use of Algorithm Modification(Tissue Equalization: TE, Premium View: PV) is expected to improve more accurate, useful diagnosis, which has not been easy until now.

한국어

BI-RADS의 구분에 따라 Algorithm의 변화로 영상의 질을 개선하는 기법을 이용하여 시각적 가시화의 차이 를 일치도와 민감도로 평가하였다. 유방촬영을 시행한 172명을 대상으로 유방촬영의 판독소견과 자료 체계의 신뢰도 를 평가하였다. Category 5단계(C0,C1,C2,C3,C4), 유방 실질 함유량 4단계(Fatty, Fibroglandular, Heterogeneous nodular, Diffuse dense), 병변 3종류(석회화, 결절, 종괴)로 분류하여 TE와 PV의 신뢰도를 평가하고, 민감도와 진단의 일치도, 정확도를 평가함으로 다방면의 융복합적 분석을 하였다. TE보다 PV가 병변의 신뢰도와 민감도와 정확도가 높았다. 유방 실질 함유량에 따른 평가에서 정확도는 PV가 높았다. TE에서는 Fatty는 모두에서, Fibroglandular는 종 괴와 석회화가, Diffuse dense는 결절과 석회화가 구별이 용이하였다. PV에서는 Fatty는 모두에서, Fibroglandular는 결절, Heterogeneous nodular은 결절과 종괴, Diffuse dense는 결절과 석회화가 구별이 용이하였다. 민감도는 결절은 Fatty, Fibroglandular, Heterogeneous nodular에서 TE가 더 민감했고, 종괴에서는 Heterogeneous nodular, Diffuse dense 에서 TE가 더 민감했으며, 석회화에서는 모두에서 TE가 더 민감하였다. 이에 Algorithm 기법을 적절히 변화시켜 활 용한다면 진단과 판독에 정확성을 높일 것이라 사료된다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 연구방법
  2.1 연구대상
  2.2 연구방법
  2.3 통계적 분석 방법
 3. 연구결과
  3.1 BI-RADS 판독소견의 신뢰도 평가
  3.2 Algorithm별 대역폭 차이
  3.3 대상자의 특성 분류
  3.4 BI-RADS를 기준으로 각 Algorithm변화에 따른 영상의 평가
  3.5 유방의 실질 함유랑에 따른 Algorithm영상별 병변항목의 평가
 4. 고찰
 5. 결론
 REFERENCES

키워드

알고리즘 카테고리 민감도 정확도 융복합 BI-RADS BI-RADS Algorithm Category Sensitivity Accuracy Convergence

저자

• 이미화 [ Mi-Hwa Lee | 한서대학교 보건의료학과, 강동경희대학교병원 영상의학과 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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