Ny ultralydmetode skiller nøyaktig væske fra faste brystmasser

Ny ultralydmetode skiller nøyaktig væske fra faste brystmasser

Ny ultralydteknologi utviklet ved Johns Hopkins kan skille væske fra faste brystmasser med nesten perfekt nøyaktighet, et fremskritt som kan redde pasienter, spesielt de med tett brystvev, unødvendige oppfølginger, smertefulle prosedyrer og angst.

I innledende tester med ekte pasienter identifiserte leger som brukte den nye metoden massene nøyaktig 96 % av tiden - de var riktige bare 67 % av gangene når de analyserte de samme massene med sine vanlige maskiner.

"Dette er viktig fordi fordelene med ultralyd ved påvisning av brystkreft kan være begrenset av det lignende utseendet til godartede væskemasser og faste masser som kan være kreftfremkallende," sa hovedforfatter Muyinatu "Bisi" Bell, en biomedisinsk og elektrisk ingeniør ved Johns Hopkins University som spesialiserer seg på bildeteknologi. "Vår prestasjon vil endre måten brystkreft diagnostiseres på. Radiologer kan ha umiddelbar tillit til diagnosen. Og pasienter vil ikke bli sendt til biopsier og invasive prosedyrer når det er større tillit til at en masse ikke er en grunn til bekymring."

Det statlig finansierte arbeidet publiseres i dag iFremskritt innen radiologi.

Det anbefales at hver kvinne over 40 tar en mammografi for å oppdage brystkreft tidlig. Hos kvinner med tett brystvev kan imidlertid resultatene være usikre. Disse kvinnene blir ofte sendt til en ultralydundersøkelse – en teknologi som også har problemer med tett brystvev.

Ultralyd fungerer ved å sende lydbølger gjennom en sonde inn i brystet. Lyden spretter av strukturer som masser og blir tatt opp. Hvis det fungerer perfekt, går lyden direkte fra massen tilbake til sonden. Men med tette brystproblemer, spres lyden før den når massen, noe som forårsaker "akustisk støy" i bildet. En godartet, væskefylt cyste som skal virke svart på bildene ser ofte grå ut inni, akkurat som en kreftvekst ville se ut.

Den nye prosessen endrer ikke måten ultralyd genereres på, men forbedrer heller behandlingen av signalene. Tradisjonell ultralyd er basert på amplituden til signaler og konverterer høye og lave signaler til svarte, hvite eller gråtoner. Den nye metoden er "koherensbasert", noe som betyr at bildet avhenger av hvor like signaler er til nabosignaler.

I tillegg til å gi renere bilder, gjør det nye systemet det enda enklere for radiologer ved å gi en numerisk vurdering for hver masse – bare de over en viss terskel anses som bekymringsfulle.

Det er veldig spennende fordi vi tar de samme ultralyddataene, innhentet ved hjelp av samme prosess, men vi endrer signalbehandlingen og vi er i stand til å tolke disse bildene mye bedre. Når vi kombinerer det visuelle med en numerisk verdi, viser teknologien faktisk den største forbedringen. Det eliminerer beslutningstrøtthet ved å automatisere noe som normalt vil kreve mer ettertanke og tolkning."

Muyinatu "Bisi" Bell, en biomedisinsk og elektroingeniør ved Johns Hopkins University

En studie av 132 pasienter fant at radiologer kan identifisere massene riktig 96 % av tiden ved å bruke den nye teknologien, sammenlignet med 67 % av tiden med tradisjonell ultralyd.

"Resultatene av denne studien er viktige for vårt felt fordi de antyder at denne teknikken kan forbedre vår evne til å skille mellom faste masser og visse typer cyster som kan etterligne faste masser på ultralyd," sa medforfatter Eniola Oluyemi, en diagnostisk radiolog ved Johns Hopkins Medicine. "Denne forbedrede diagnostiske selvtilliten kan resultere i færre falske positive resultater og redusere behovet for oppfølgingsundersøkelser og biopsier, noe som bidrar til å gi våre pasienter større selvtillit på tidspunktet for den første evalueringen."

Eksisterende kunstig intelligens kan skille mellom godartede og kreftmasser i ultralydbilder. Teamet tror deres innovasjon, sammen med AI, kan tillate leger å raskt bestemme sammensetningen av en masse og avgjøre om det er kreft under en første ultralydavtale.

Bell håper også at innovasjonen en dag kan bli noe folk kan bruke hjemme som en del av en selvundersøkelse av brystene.

"Min langsiktige visjon er at ettersom samfunnet blir mer selvforsynt og ultralyd blir enda billigere enn de er i dag, kan det hende at pasienter ikke lenger trenger å gå til et sykehus eller spesialklinikk - vår tilnærming kan gjøres hjemme i stedet," sa Bell. "Med en rimelig ultralydskanning kan et enkelt tall hentet fra et koherensbasert ultralydbilde indikere hvorvidt en håndgripelig klump i brystet er en grunn til bekymring."

Forfattere, alle fra Johns Hopkins, inkluderer Arunima Sharma; Madhavi Tripathi; Emily B. Ambinder; Lisa A. Mullen; Babita Panigrahi; Joanna Rossi; Nethra Venkatayogi og Kelly S. Myers.

Kilder: