Resumo Objetivo Comparar a ultrassonografia convencional das mamas (US) com a ultrassonografia automatizada das mamas (ABUS) no rastreio do câncer. Métodos Realizamos um estudo transversal com pacientes com mamas mamograficamente densas, sendo avaliadas pela US e pela ABUS. A US foi realizada por radiologistas e a ABUS por técnicos de mamografia e analisada por radiologistas especializados em mama. A classificação Breast Imaging Reporting and Data System (BIRADS) do exame e das lesões o tempo de leitura e de aquisição foram avaliados. A análise estatística foi realizada através de medidas de tendência central, dispersão e frequências, teste t de Student e regressão logística univariada, através do odds ratio, com intervalo de confiança de 95%, e com p<0,05 sendo considerado estatisticamente significante. Resultados Foram avaliadas 440 pacientes. Em relação às lesões, a US detectou 15 (7,7%) BI-RADS 2, 175 (89,3%) BI-RADS 3 e 6 (3%) BI-RADS 4, das quais 3 foram confirmadas, por biópsia, como carcinomas ductais invasivos e 3 falso-positivos. A ABUS identificou 12 (12,9%) BI-RADS 2, 75 (80,7%) BI-RADS 3 e 6 (6,4%) BI-RADS 4, incluindo 3 lesões detectadas pela US e confirmadas como carcinomas ductais invasivos, além de 1 carcinoma lobular invasivo e 2 lesões de alto risco não detectadas pela US. O tempo de leitura dos exames da ABUS foi estatisticamente inferior ao tempo do radiologista para realizar a US (p<0,001). A concordância foi de 80,9%. Um total de 219 lesões foram detectadas, das quais 70 por ambos os métodos, 126 observadas apenas pela US (84,9% não eram lesões suspeitas no ABUS) e 23 apenas pela ABUS. Conclusão Comparado à US, a ABUS permitiu adequado estudo complementar no rastreio do câncer de mamas heterogeneamente densas e extremamente densas.

Abstract Objective To compare hand-held breast ultrasound (HHBUS) and automated breast ultrasound (ABUS) as screening tool for cancer. Methods A cross-sectional study in patients with mammographically dense breasts was conducted, and both HHBUS and ABUS were performed. Hand-held breast ultrasound was acquired by radiologists and ABUS by mammography technicians and analyzed by breast radiologists. We evaluated the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) classification of the exam and of the lesion, as well as the amount of time required to perform and read each exam. The statistical analysis employed was measures of central tendency and dispersion, frequencies, Student t test, and a univariate logistic regression, through the odds ratio and its respective 95% confidence interval, and with p<0.05 considered of statistical significance. Results Atotal of 440 patientswere evaluated. Regarding lesions,HHBUS detected 15 (7.7%) BI-RADS 2, 175 (89.3%) BI-RADS 3, and 6 (3%) BI-RADS 4, with 3 being confirmed by biopsy as invasive ductal carcinomas (IDCs), and 3 false-positives. Automated breast ultrasound identified 12 (12.9%) BI-RADS 2, 75 (80.7%) BI-RADS 3, and 6 (6.4%) BI-RADS 4, including 3 lesions detected by HHBUS and confirmed as IDCs, in addition to 1 invasive lobular carcinoma and 2 high-risk lesions not detected by HHBUS. The amount of time required for the radiologist to read the ABUS was statistically inferior compared with the time required to read the HHBUS (p<0.001). The overall concordance was 80.9%. A total of 219 lesions were detected, from those 70 lesions by both methods, 126 only by HHBUS (84.9% not suspicious by ABUS) and 23 only by ABUS. Conclusion Compared with HHBUS, ABUS allowed adequate sonographic study in supplemental screening for breast cancer in heterogeneously dense and extremely dense breasts.

Resumo Objetivo: O objetivo deste estudo foi avaliar as principais limitações técnicas e a porcentagem de exames excluídos de ultrassonografia automatizada. Materiais e Métodos: Foram realizados 440 exames de ultrassonografia automatizada das mamas no período 12 meses, por técnicas, com protocolo estabelecido. Resultados: Em cinco casos (1,1%) a interpretação do estudo foi inaceitável, sendo o exame excluído do presente estudo para fins de diagnóstico. Conclusão: A ultrassonografia automatizada das mamas apresenta a expectativa de resolver importantes limitações da ultrassonografia convencional no rastreamento do câncer de mama, sendo necessária uma maior validação de dados brasileiros, para que este novo método seja aceito na prática clínica de rotina.

Abstract Objective: To evaluate the main technical limitations of automated breast ultrasound and to determine the proportion of examinations excluded. Materials and Methods: We evaluated 440 automated breast ultrasound examinations performed, over a 12-month period, by technicians using an established protocol. Results: In five cases (1.1%), the examination was deemed unacceptable for diagnostic purposes, those examinations therefore being excluded. Conclusion: Automated breast ultrasound is expected to overcome some of the major limitations of conventional ultrasound in breast cancer screening. In Brazil, this new method can be accepted for inclusion in routine clinical practice only after its advantages have been validated in the national context.

Resumo Objetivo: Demonstrar a frequência de malignidade e as características histológicas das lesões encontradas em pacientes submetidas a biópsia a vácuo guiada por ressonância magnética (RM). Materiais e Métodos: Estudo retrospectivo, realizado no período de abril de 2008 a dezembro de 2016, de biópsia a vácuo guiada por RM, em que se analisaram dados clinicoepidemiológicos, classificação BI-RADS e resultados histopatológicos. A comparação entre os nódulos e os realces não nodulares e a presença de malignidade foi realizada utilizando-se o teste de qui-quadrado. Resultados: Dos 215 casos com indicação de biópsia a vácuo guiada por RM, 10 (5%) foram contraindicados e os restantes 205 (95%) foram tecnicamente viáveis. Foi observado que 66% eram realces não nodulares (135 lesões) e 34% eram nódulos (70 lesões), medindo, em média, 2,2 cm (0,5-9,6 cm) e 0,97 cm (0,5-2,2 cm), respectivamente. Das 205 lesões analisadas, 43 (21%) eram malignas, 129 (63%) eram benignas e 33 (16%) eram de alto risco. O achado histológico mais frequente nos casos de malignidade foi o carcinoma ductal infiltrante, e nos casos de alto risco, as neoplasias lobulares. Não houve diferenças estatisticamente significantes entre os nódulos e realces não nodulares em relação a malignidade (p = 0,725). Conclusão: Na nossa amostra, a taxa global de malignidade foi de 21%. No entanto, é necessário correlação com dados cirúrgicos e seguimento nos casos benignos, para melhor avaliação dos resultados.

Abstract Objective: To demonstrate the frequency of malignancy and histological characteristics of lesions in patients submitted to vacuum-assisted breast biopsy guided by magnetic resonance imaging (MRI). Materials and Methods: This was a retrospective study of MRI-guided vacuum-assisted breast biopsies performed between April 2008 and December 2016, in which we analyzed clinical and epidemiological data, as well as the BI-RADS classification and histopathological results. We compared nodules and non-nodular enhancements, in terms of their correlation with malignancy, using chi-square test. Results: Among 215 cases referred for MRI-guided vacuum-assisted breast biopsy, the procedure was contraindicated in 10 cases (5%) and was technically feasible in the remaining 205 (95%). Non-nodular enhancements were observed in 135 cases (66%), and nodules were observed in 70 (34%), with a mean diameter of 2.2 cm (range, 0.5-9.6 cm) and 0.97 cm (range, 0.5-2.2 cm), respectively. Of the 205 lesions analyzed, 43 (21%) were malignant, 129 (63%) were benign, and 33 (16%) were classified as high-risk lesions. The most common histological findings were invasive ductal carcinoma and, in high-risk cases, lobular neoplasia. There was no significant difference between nodules and non-nodular enhancements in terms of the rate of malignancy (p = 0.725). Conclusion: In our sample, the overall malignancy rate was 21%. However, to improve the assessment of these results, it is necessary to correlate them with the surgical data and with data from the follow-up of benign cases.

INTRODUCTION: Breast cancer has the second highest world's incidence rate, according to the Brazilian National Cancer Institute (INCa). Clinical examination and mammography are the best methods for early diagnosis. Computer-aided detection (CADe) and computer-aided diagnosis (CADx) systems are developed to improve mammographic diagnosis. Basically, CADx systems have three components: (i) segmentation, (ii) parameters extraction and selection, (iii) lesion classification. The first step for a CADx system is segmentation. METHODS: A microcalcification segmentation method is proposed, based on morphological operators, Otsu's Method and radiologists' knowledge. Pre-processing with top-hat operators improves contrast and reduces background noise. The Otsu's method automatically selects the best grey-level threshold to segment microcalcifications, obtaining binary images. Following, inferior reconstruction and morphological dilatation operators are applied to reconstruct lost structure details and fill small flaws in the segmented microcalcifications. Finally, the Canny edge detection is applied to identify microcalcifications contour candidates for each region-of-interest (ROI). Two experienced radiologists intervene in this semi-automatic method, firstly, selecting the ROI and, then, analyzing the segmentation result. The method was assessed in 1000 ROIs from 158 digital images (300 dpi, 8 bits). RESULTS: Considering the radiologists opinion, the rates of ROIs adequately segmented to establish a diagnosis hypothesis were 97.8% for one radiologist and 97.3% for the other. Using the Area Overlap Measure (AOM) and the 2136 microcalcifications delineated by an experienced radiologist as gold standards, the method achieved an average AOM of 0.64±0.14, being 0.56±0.09 for small microcalcifications and 0.66±0.13 for the large ones. Moreover, AOM was 0.64±0.13 for the benign and 0.64±0.14 for the malignant lesions with no statistical differences between them. CONCLUSION: Based on these findings, the proposed method could be used to develop a CADx system that could help early breast cancer detection.

A mamografia representa o melhor método de detecção precoce do câncer de mama, porém cerca de 10% a 30% das lesões mamárias são perdidas no rastreamento, devido a limitações próprias dos observadores humanos. A detecção auxiliada por computador (computer-aided detection - CAD) é uma tecnologia relativamente nova que tem sido implementada em alguns serviços de mamografia, com o intuito de prover uma dupla leitura. Estudos clínicos têm demonstrado que o CAD aumenta a sensibilidade de detecção do câncer da mama, por radiologistas, em até 21%. Um sistema CAD é útil em situações em que exista alta variabilidade interobservador, falta de observadores treinados, ou na impossibilidade de se realizar a dupla leitura com dois ou mais radiologistas. O objetivo desta revisão está baseado na necessidade de atualizar a comunidade médica acerca desta ferramenta, como um método auxiliar, quantitativo, não operador-dependente, e que visa a melhorar a qualidade do diagnóstico do câncer de mama.

Mammography is the best method for early detection of breast cancer. Nevertheless, approximately 10% to 30% of breast lesions are missed at screening due to limitations of human observers. Computer-aided detection (CAD) is a relatively new technology that has been implemented in some mammography services to allow a double reading of mammograms. Clinical studies have demonstrated that CAD increases the sensitivity by up to 21% in the detection of breast cancer by radiologists. A CAD system is useful in situations where there is a high interobserver variability, lack of trained observers, or impossibility to perform the double reading with two or more radiologists. The objective of the present review is based on the need to get the medical community acquainted with this tool as an auxiliary, quantitative and non-operator-dependent method, to improve the diagnosis of breast cancer.

OBJETIVO: Avaliar o desempenho de parâmetros morfométricos, calculados a partir do contorno de lesões de mama em ultrassonografias, na quantificação de suas características morfológicas e na distinção das categorias 2, 3, 4 e 5 do sistema de classificação ecográfica BI-RADS. MATERIAIS E MÉTODOS: A casuística é composta por 40 casos com registro ortogonal de pacientes submetidas à cirurgia. A partir das lesões segmentadas, foram calculados cinco parâmetros morfométricos para quantificar o contorno e a forma das lesões: razão de área, razão de superposição, valor residual normalizado, circularidade e razão entre largura e profundidade. A análise discriminante linear foi usada para selecionar os parâmetros mais significativos na distinção das características morfológicas das lesões, usando como figura de mérito a curva ROC. RESULTADOS: A razão de superposição foi capaz de diferenciar estatisticamente as lesões classificadas como BI-RADS 3 daquelas classificadas como BI-RADS 4 (a = 5%; p = 0,015), sendo, também, o parâmetro morfométrico que apresentou melhor desempenho na diferenciação entre lesões malignas e benignas. CONCLUSÃO: Este resultado indica que a análise morfométrica de lesões de mama em ultrassonografias tem potencial para auxiliar na distinção de pacientes que deveriam ser submetidas à biópsia, daquelas que poderiam manter controle por métodos de imagem.

OBJECTIVE: To assess the performance of morphometric parameters calculated from breast lesion contours at ultrasonography, in the quantification of morphological features and in the distinction among BI-RADS categories 2, 3, 4 and 5. MATERIALS AND METHODS: The present casuistry included 40 cases, with orthogonal imaging of patients submitted to surgery. Based on the lesions segmentation, the following five morphometric parameters were calculated: area ratio, overlap ratio, normalized residual value, circularity and depth-to-width ratio. Linear discriminant analysis was applied to select the best parameters, and ROC curve was utilized as figure of merit. RESULTS: Overlap ratio was able to statistically distinguish breast lesions classified as BI-RADS 3 from others classified as BI-RADS 4 (a = 5%; p = 0.015). Additionally, such parameter presented the best performance in the differentiation between malignant and benign breast lesions. CONCLUSION: These results indicate that morphometric analysis of breast lesions at ultrasonography seems to be helpful in distinguishing patients who should undergo biopsy from those to be followed-up only with imaging methods.

OBJETIVO: O câncer de mama é uma das causas mais importantes de mortalidade feminina. Na busca do diagnóstico cada vez mais precoce, a associação de métodos diagnósticos tem sido utilizada com êxito, tendo grande participação a ultra-sonografia mamária diagnóstica e intervencionista. Este trabalho tem como objetivos: identificar os critérios ecográficos mais relacionados com benignidade e malignidade e avaliar as propriedades das características ecográficas, verificando o seu poder de predição de malignidade. MATERIAIS E MÉTODOS: Os critérios morfológicos ecográficos utilizados nas descrições das imagens foram: forma, limites, contorno, ecogenicidade, ecotextura, ecotransmissão, orientação e sinais secundários. A validação foi buscada em 450 imagens ecográficas, comparadas aos resultados de seguimento ou de histopatologia de peça cirúrgica. RESULTADOS: Os principais critérios de benignidade foram: forma definida, contorno regular, limites precisos, lesões isoecóicas ao tecido adiposo, ecotextura homogênea e orientação horizontal. Os critérios mais característicos de malignidade foram: forma indefinida, contorno irregular, limites parcialmente precisos e lesões hipoecóicas. O contorno irregular apresentou a maior sensibilidade (92,7%) e o maior valor preditivo negativo (98,2%) para malignidade, a orientação vertical apresentou a maior especificidade (99,3%), e a forma indefinida, o maior valor preditivo positivo (91,0%). CONCLUSÃO: O método padronizado para a caracterização e descrição das imagens ultra-sonográficas mamárias apresentado resultou em uniformidade e otimização dos laudos, viabilizando as condutas mais adequadas.

OBJECTIVE: Breast cancer is one of the most important causes of death in women. The association of different diagnostic methods has been successfully employed as a means to enhance early diagnosis. In this scenario, the interventional and diagnostic breast ultrasound has played a significant role. This study has two main objectives: to identify echographic criteria related to benignancy and malignancy and to analyze echographic characteristics, evaluating their role as malignancy predictors. MATERIALS AND METHODS: Echographic morphological criteria adopted in the images description were: shape, limits, contour, echogenicity, echotexture, echotransmission, lesion orientation, and secondary signs. Validation was sought on 450 echographic images compared with follow-up and histopathological results. RESULTS: Main benignancy criteria were: well defined shape, regular contour, precise limits, lesions isoechoic to fatty tissue, homogeneous echotexture, and horizontal orientation. The criteria more typically related to malignancy were: ill-defined shape, irregular contour, partially precise limits, and hypoechogenicity. Contour irregularity has presented the greatest sensitivity (92.7%) as well as the highest negative predictive value (98.2%), while vertical orientation of the lesion has presented the greatest specificity (99.3%), and ill-defined shape, the highest positive predictive value (91.0%). CONCLUSION: The standardization of the method for characterization and description of breast ultrasound images has resulted in reports uniformization and optimization, allowing more appropriate therapeutic decisions.

OBJETIVOS: as melhorias tecnológicas na qualidade da imagem têm aumentado a importância da ultra-sonografia no estudo das patologias mamárias. A necessidade de padronização para caracterizar, descrever e emitir laudos na análise das imagens motivaram o desenvolvimento de um sistema de classificação de laudos ecográficos mamários. MÉTODOS: o sistema de classificação proposto agrupou as imagens ecográficas mamárias em cinco classes: I - normal, II - benigna, III -indeterminada, IV - suspeita, V - altamente suspeita. As características morfológicas ecográficas utilizadas para a descrição das imagens foram: forma, limites, contorno, ecogenicidade, ecotextura, ecotransmissão, orientação e sinais secundários. O teste padrão, numa casuística de 450 lesões, foi considerado o seguimento ecográfico das lesões por período de 6 a 24 meses e a histopatologia da peça cirúrgica nos casos operados. RESULTADOS: a classificação ecográfica mamária para o diagnóstico de câncer de mama apresentou sensibilidade de 90,2% (IC: 82,8-94,9%) e especificidade de 96,2% (IC: 94,0-97,6%) O valor preditivo positivo foi de 84,1% (IC: 76,0-89,9%) e o valor preditivo negativo foi de 97,8% (IC: 95,9-98,9%), alcançando acurácia de 95,1%. CONCLUSÕES: a adoção do sistema de classificação ecográfica resulta na uniformidade e otimização dos laudos. Facilita ainda a comparação com a clínica, com os exames histopatológicos e de imagem mamária, evitando procedimentos desnecessários, conduzindo a condutas terapêuticas mais adequadas

PURPOSE: the technological improvements in image quality have increased the importance of ultrasound as an imaging method in the study of breast pathologies. The need for a standardized method for lesion characterization, description and reporting in image analysis motivated the development of a breast sonographic report classification system. METHODS: the classification grouped the breast sonographic images in five classes: I - normal; II - benign; III - indeterminate, IV - suspect, and V - highly suspect. The used morphologic ultrasound features were shape, border, contour, echogenicity, echotexture, sound transmission, orientation, and secondary signals. The gold standard test, in the study of 450 lesions, considered sonographic follow-up of the lesions for a period from 6 to 24 months and the histopathology of surgical cases. RESULTS: breast sonographic classification for the diagnosis of breast cancer showed a sensitivity of 90.2% (CI: 82.8-94.9%), a specificity of 96.2% (CI: 94.0-97.6%), a positive predictive value of 84.1% (CI: 76.0-89.9%), and a negative predictive value of 97.8% (CI: 95.9-98.9%), obtaining an accuracy of 95.1%. CONCLUSIONS: the adoption of a sonographic classification system results in the standardization and optimization of the reports. It also aids the comparison with clinical findings, histopathological tests and breast images, avoiding unnecessary procedures and therefore leading to more adequate therapeutical management.