BI-RADS - BI-RADS

BI-RADS является акроним для системы отчетов и данных по визуализации молочной железы, инструмент обеспечения качества, изначально разработанный для использования с маммография. Система является результатом совместных усилий многих медицинских групп, но опубликована и зарегистрирована торговой маркой Американский колледж радиологии (ACR).

Система предназначена для стандартизации отчетности и используется медицинскими работниками для сообщения о риске развития у пациента. рак молочной железы. В документе основное внимание уделяется отчетам пациентов, используемым профессионалами-медиками, а не «отчетам непрофессионалов», которые предоставляются пациентам.

Опубликованные документы

BI-RADS публикуется ACR в форме BI-RADS Atlas. По состоянию на 2013 год Атлас разделен на 3 публикации:

  • Маммография, пятое издание
  • УЗИ, Второе издание
  • МРТ, Второе издание

Категории оценки

Хотя BI-RADS - это система контроля качества, в повседневном использовании термин «BI-RADS» относится к категориям оценки маммографии. Это стандартизированные числовые коды, обычно присваиваемые радиолог после интерпретации маммограммы. Это дает возможность краткого и однозначного понимания историй болезни нескольких врачей и медицинских учреждений.[1]

Категории оценки были разработаны для маммографии и позже адаптированы для использования с результатами МРТ и УЗИ. Краткое изложение каждой категории, приведенное ниже, почти идентично для всех трех модальностей.

Категория 6 была добавлена ​​в 4-е издание BI-RADS.

Категории оценки BI-RADS:[2]

  • 0: неполный
  • 1: отрицательный
  • 2: доброкачественный
  • 3: Вероятно, доброкачественный
  • 4: Подозрительно
  • 5: Сильно указывает на злокачественность
  • 6: Известная биопсия - подтвержденная злокачественная опухоль

Неполная классификация (BI-RADS 0) требует либо попытки установить предыдущее изображение для сравнения, либо перезвонить пациенту для дополнительных просмотров и / или фильмов более высокого качества. Классификация BI-RADS на 4 или 5 баллов требует проведения биопсии для дальнейшей оценки поражающего участка.[3] Некоторые эксперты полагают, что единая классификация BI-RADS 4 неадекватно сообщает врачам о риске рака, и рекомендуют схему подклассификации:[4]

  • 4A: низкая подозрительность на злокачественность, около 2%
  • 4B: промежуточное подозрение на злокачественность, около 10%
  • 4C: умеренное беспокойство, но не классическое для злокачественных новообразований, около 50%

Категории состава груди

Начиная с 5-го издания BI-RADS [5]

  • а. Грудь почти полностью жирная
  • б. Есть отдельные участки фиброгландулярной плотности.
  • c. Грудь неоднородно плотная, что может скрывать небольшие образования.
  • d. Грудь очень плотная, что снижает чувствительность маммографии.

Автоматическая экстракция

Автоматические парсеры были разработаны для автоматического извлечения функций BI-RADS,[6][7] категории[8] и состав груди[9] из текстовых отчетов по маммографии.

Существует также автоматический анализатор, доступный для вывода окончательной категории BI-RADS путем анализа только полуформатированного раздела поиска текстового отчета по маммографии. [10]

внешняя ссылка

Рекомендации

  1. ^ Мехрджарди, Мохаммад Заре (2015). «Bi-RADS® для: маммографии и УЗИ (обновленная версия 2013 г.) (доступна загрузка PDF)». ResearchGate. Дои:10.13140 / rg.2.2.24908.82562 / 1.
  2. ^ Американский колледж радиологии (ACR), Атлас системы отчетов и данных по визуализации молочной железы (Атлас BI-RADS). Рестон, Вирджиния: © Американский колледж радиологии; 2003 г.
  3. ^ Практическое руководство ACR по выполнению чрескожных вмешательств на груди под контролем УЗИ Res. 29; Американский колледж радиологии; 2009 г.
  4. ^ Сандерс, М. А .; Roland, L .; Саху, С. (2010). «Клинические последствия подкатегории BI-RADS 4 поражений груди, связанных с микрокальцификацией: исследование корреляции радиологии и патологии». Журнал груди. 16 (1): 28–31. Дои:10.1111 / j.1524-4741.2009.00863.x. PMID  19929890.
  5. ^ D'Orsi CJ, Sickles EA, Mendelson EB, Morris EA и др. (2013). ACR BI-RADS® Atlas, Система отчетов и данных визуализации груди. Рестон, Вирджиния: Американский колледж радиологии.
  6. ^ Нассиф, Хусам; Вудс, Райан; Бернсайд, Элизабет; Айвачи, Мехмет; Шавлик, Иуда; Пейдж, Дэвид (2009). "Извлечение информации для сбора клинических данных: исследование случая маммографии" (PDF). Семинары Международной конференции IEEE по интеллектуальному анализу данных (ICDM'09). Майами: 37–42.
  7. ^ Нассиф, Хусам; Кунья, Филипе; Морейра, Инес С; Крус-Коррейя, Рикардо; Соуза, Элиана; Пейдж, Дэвид; Бернсайд, Элизабет; Дутра, Инес (2012). «Извлечение функций BI-RADS из португальских клинических текстов». Международная конференция IEEE по биоинформатике и биомедицине (BIBM'12): 539–542. Дои:10.1109 / bibm.2012.6392613. ISBN  978-1-4673-2560-8. ЧВК  3688645. PMID  23797461.
  8. ^ Сиппо, Дороти А; Уорден, Грэм I; Андриоле, Кэтрин П; Лаксон, Ронильда; Икута, Ичиро; Бердвелл, Робин Л; Хорасани, Рамин (2013). «Автоматическое извлечение категорий окончательной оценки BI-RADS из радиологических отчетов с обработкой естественного языка». Журнал цифровых изображений. 26 (5): 989–994. Дои:10.1007 / s10278-013-9616-5. ЧВК  3782591. PMID  23868515.
  9. ^ Перча, Вифания; Нассиф, Хусам; Липсон, Джафи; Бернсайд, Элизабет; Рубин, Даниэль (2012). «Автоматическая классификация отчетов маммографии по классу состава ткани груди BI-RADS». Журнал Американской ассоциации медицинской информатики. 19 (5): 913–916. Дои:10.1136 / amiajnl-2011-000607. ЧВК  3422822. PMID  22291166.
  10. ^ Банерджи, Имон; Бозкурт, Селен; Алким, Емель; Сагрейя, Херш; Куриан, Эллисон В.; Рубин, Даниэль Л. (2019-04-01). «Автоматический вывод категорий окончательной оценки BI-RADS на основе результатов повествовательного отчета по маммографии». Журнал биомедицинской информатики. 92: 103137. Дои:10.1016 / j.jbi.2019.103137. ЧВК  6462247. PMID  30807833.