Hologic Quantra Guía del usuario

Marca
Hologic
Modelo
Quantra
Tipo
Guía del usuario
BREAST IMAGING SOLUTIONS
Descripción de Quantra™ 2.0
Manual de usuario
MAN-04789-301 Rev 001
Descripción de Quantra™ 2.0
MAN-04789-301 Rev 001
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permiso por escrito. Hologic se reserva el derecho de revisar este manual. Publicado en abril de 2016.
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5452367, 5491627, 5537485, 5622171, 5657362, 5673332, 5729620, 5732697, 5740268, 5815591,
5828774, 5832103, 5917929, 6014452, 6035056, 6075879, 6078680, 6185320, 6198838, 6263092,
6266435, 6301378, 6404908, 6434262, 6477262, 6574357, 6580818, 6640001, 6628815, 6909795,
7054473, 7072498, 7146031, 7174515, 7286695, 7298876, 7336809, 7346202, 7359538, 7397937,
7477766, 7616793, 7664302, 7668358, 7668352, 7672494, 7680315, 7769216, 7809175, 7885443,
7889896
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ii Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
Contenido
Capítulo 1: Introducción ........................................................ 1
1.1. Uso indicado ............................................................. 1
1.2. Uso de este manual ........................................................ 2
1.3. Recursos disponibles ........................................................ 2
1.4. Advertencias y precauciones .................................................. 3
1.5. Descripción general de Quantra ............................................... 4
1.6. Ventajas de Quantra ........................................................ 5
1.7. Requisitos del sistema ....................................................... 6
Capítulo 2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas .......................... 7
2.1. Procesamiento de imágenes .................................................. 7
2.2. Sistemas de adquisición de imágenes............................................ 7
2.3. Entrada de datos y vistas admitidas ............................................. 8
Capítulo 3: Descripción del algoritmo ........................................... 11
3.1. Estructura de los algoritmos de Quantra ......................................... 11
3.2. Valoración volumétrica ..................................................... 12
3.3. Valoración del área ........................................................ 14
3.4. Puntuaciones semejantes a BI-RADS ........................................... 14
3.5. Combinación de resultados de Quantra ......................................... 15
3.6. Intervalos de resultados de Quantra ............................................ 16
3.7. Ejemplos de resultados de Quantra ............................................ 17
3.8. Visualización temporal de resultados de Quantra .................................. 19
3.9. Comparación con categorías de BI-RADS ....................................... 20
3.10. Imágenes atípicas ......................................................... 24
3.11. Prueba de rendimiento ..................................................... 25
Índice ................................................................... 27
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 iii
iv Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
Capítulo 1: Introducción
1.1. Uso indicado
1.2. Uso de este manual
1.3. Recursos disponibles
1.4. Advertencias y precauciones
1.5. Descripción general de Quantra
1.6. Ventajas de Quantra
1.7. Requisitos del sistema
Quantra™ es una aplicación de software empleada por radiólogos para calcular
densidades mamarias volumétricas y de área a partir de imágenes mamográficas
digitales bidimensionales. El software es una opción bajo licencia con el servidor
Cenova™ de Hologic o con cualquier otro servidor que disponga de funcionalidades
equivalentes (es decir, que cumpla los requisitos de entrada y salida de datos de
Quantra).
La información contenida en este manual tiene el propósito de servir como referencia
para los radiólogos y el personal sanitario que necesiten saber cómo funciona Quantra
y cómo se puede integrar la valoración volumétrica en su labor.
De acuerdo con la legislación federal de los Estados Unidos, la venta de este
dispositivo queda restringida a profesionales médicos o por prescripción de estos.
1.1. Uso indicado
Quantra es una aplicación de software diseñada para su uso con imágenes adquiridas
con sistemas digitales para radiografías de mama. Quantra calcula la densidad
volumétrica de la mama como la proporción entre el tejido fibroglandular y las
estimaciones del volumen total de la mama, y el área de densidad mamaria como la
proporción entre el área del tejido fibroglandular y las estimaciones del área mamaria
total. Divide la densidad mamaria en categorías semejantes a BI-RADS, lo cual puede
ser útil para informar de valores más coherentes de la composición mamaria conforme
a ciertas regulaciones estatales. Quantra proporciona estos valores numéricos de cada
imagen, mama y paciente para ayudar a los radiólogos a valorar la composición del
tejido mamario. Quantra proporciona información complementaria y no es una ayuda
para la interpretación o el diagnóstico. Quantra se ejecuta sobre una plataforma
Windows.
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 1
Capítulo 1: Introducción
1.2. Uso de este manual
Este manual se organiza del modo siguiente:
• Capítulo 1: Introducción proporciona una descripción general de la aplicación
Quantra, incluidas sus funciones, ventajas y precauciones de uso.
• Capítulo 2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas explica el flujo de
información a través de los sistemas con Quantra, las vistas de mamografía
compatibles y la gestión del flujo de trabajo.
• Capítulo 3: Descripción del algoritmo describe el análisis de las imágenes
mamográficas por parte del algoritmo de Quantra.
Este manual utiliza las convenciones siguientes para proporcionar información técnica
y de seguridad de interés especial.
m ADVERTENCIA: Instrucción que, de no seguirse, podría resultar en una situación
peligrosa.
m PRECAUCIÓN: Instrucción cuyo seguimiento es esencial para evitar daños materiales
en el sistema.
m Importante: Instrucción esencial para garantizar unos resultados correctos y un
rendimiento óptimo, y para aclarar las limitaciones del dispositivo.
m Nota: Información proporcionada para aclarar un paso o procedimiento en concreto.
1.3. Recursos disponibles
Además de este guía de usuario, cuenta con los siguientes recursos que podrán
ayudarle.
• Formación: El equipo de aplicaciones de Hologic está a su disposición para formar
a su personal, en caso de que necesiten instrucción adicional. Si desea adquirir
formación adicional personalizada, póngase en contacto con su proveedor o
distribuidor local de Hologic.
• Sitio web: El sitio web de Hologic (www.hologic.com) le proporciona acceso
rápido a las versiones electrónicas de las guías del usuario. También puede obtener
copias adicionales de las guías del usuario a través de su proveedor o distribuidor
local de Hologic o el centro de asistencia técnica de Hologic (1-866-243-2533).
2 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
1.4. Advertencias y precauciones
1.4. Advertencias y precauciones
m Nota: Para conocer las advertencias y precauciones relacionadas con la instalación, el
funcionamiento y el mantenimiento del servidor Cenova, consulte el manual del usuario de
Cenova.
m Importante: Tenga en cuenta lo siguiente:
• Quantra está diseñado para proporcionar información complementaria y no es una
ayuda para la interpretación o el diagnóstico.
• El rendimiento del software se ha evaluado únicamente para imágenes etiquetadas con
las cuatro vistas de examen estándar: LCC, RCC, LMLO y RMLO.
• No se informa de los resultados de los siguientes elementos:
– Imágenes que sean vistas "equivalentes" o "equivalentes en negativo" (p. ej., ML,
XCCL o LM, LMO).
– Imágenes etiquetadas con los modificadores de vista M, CV, o S (vistas de
ampliación, de división o de compresión de detalle).
– Imágenes digitalizadas (imágenes de películas radiográficas escaneadas).
• El software puede procesar imágenes en las que aparezcan implantes mamarios,
aunque no ha sido diseñado con este objetivo. Es probable que el software no genere
resultados de Quantra precisos en imágenes de pacientes con implantes mamarios.
• Las imágenes de vistas parciales de la mama no identificadas correctamente como tales
pueden procesarse mediante el software, aunque este no se ha diseñado para dicho fin.
Es poco probable que el software genere resultados de Quantra precisos con imágenes
de vistas parciales.
m Nota: Quantra no usa compresión de datos.
m
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 3
Capítulo 1: Introducción
1.5. Descripción general de Quantra
Quantra es una aplicación de software destinada a generar valoraciones de
composición mamaria, tanto de la mama en su totalidad como del tejido
fibroglandular. El tejido fibroglandular contiene una mezcla de tejido conjuntivo
fibroso (estroma) y tejido glandular (células epiteliales), y suele aparecer de manera
más brillante que el tejido circundante en una mamografía.
El algoritmo de Quantra calcula, en primer lugar, el volumen de la parte de la mama de
la que se han obtenido imágenes y, a continuación, la separa en partes de grasa y
partes de tejido denso. Mediante la división aritmética, el algoritmo determina e indica
la proporción de tejido fibroglandular como porcentaje del volumen total de la mama.
El algoritmo de Quantra calcula dos volúmenes:
• Volumen del tejido fibroglandular en centímetros cúbicos (cm3).
• Volumen de la mama en cm3.
A continuación, divide el volumen para generar:
• La fracción volumétrica de tejido fibroglandular como porcentaje.
Para estas medidas, Quantra registra las puntuaciones tras la comparación de los
resultados con los de una población de referencia.
En función de los resultados parciales de las valoraciones volumétricas, Quantra
también calcula la proporción del área de tejido fibroglandular en relación con el área
total de la mama en un resultado conocido como:
• Àrea de densidad mamaria
Los resultados de Quantra ayudan al radiólogo a valorar la proporción de tejido
fibroglandular presente en la mama.
Para obtener más información sobre las medidas individuales generadas por Quantra,
consulte 3.2. Valoración volumétrica y 3.3. Valoración del área.
4 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
1.6. Ventajas de Quantra
1.6. Ventajas de Quantra
Durante los últimos años, la comunidad médica ha manifestado un interés creciente en
comprender la relación que existe entre la morfología general del tejido mamario y el
riesgo de desarrollar cáncer. La mayor parte de las publicaciones que tratan el análisis
de la composición del tejido mamario se han centrado en las valoraciones visuales
(humanas) de dicho tejido.
Actualmente, el sistema de clasificación humano más importante es la escala de
composición BI-RADS® del Breast Imaging Reporting and Data System Atlas, Fourth
Edition, (cuarta edición del Atlas del Sistema de datos e informes sobre imágenes de
radiografía mamaria) desarrollado por el American College of Radiology (ACR). BI-
RADS ofrece un sistema de clasificación normalizado de la composición mamaria para
los estudios de mamografía. El ACR recomienda que los radiólogos que ejerzan en
Estados Unidos realicen una valoración visual de la composición mamaria como parte
de la lectura de un estudio.
El Atlas BI-RADS divide la composición mamaria en las siguientes categorías:
Composición
de BI-RADS
Descripción
1 La mama está compuesta casi en su totalidad por grasa (<25 %
glandular).
2 Existen densidades fibroglandulares dispersas (aproximadamente entre
un 25 % y un 50 % glandular).
3 El tejido mamario es heterogéneamente denso, lo que podría dificultar la
detección de pequeñas masas (aproximadamente entre un 51 % y un
75 % glandular).
4 El tejido mamario es extremadamente denso. Esto podría disminuir la
sensibilidad de la mamografía (>75 % glandular).
La caracterización de la composición mamaria, tal como se describe en BI-RADS,
depende de la valoración del radiólogo tanto del patrón de tejido (el fragmento de texto
de cada descripción de la tabla) como de la densidad (el intervalo numérico
proporcionado con cada descripción).
La valoración de la composición mamaria por medio de la clasificación de BI-RADS es
complicada, ya que el patrón de tejido de una mamografía puede no guardar
correlación con la densidad en la misma mamografía, y los tejidos densos pueden estar
concentrados en una región de la mama. El radiólogo debe decidir si la densidad o el
patrón será el factor más importante en la asignación de una clasificación en casos
específicos. Este factor, junto con las variaciones en el procesamiento de la imagen y
las diferencias entre observadores, hace que la clasificación de la composición sea
imprecisa e irrepetible.
Quantra se ha desarrollado para proporcionar estimaciones de los volúmenes de tejido
mamario. Por medio de un algoritmo de software patentado, Quantra genera una
estimación del volumen de tejido fibroglandular en relación con el volumen total de la
mama, que no está expuesta a la imprecisión humana.
El objetivo de Quantra no es sustituir la valoración mediante la composición de BI-
RADS sino que, por el contrario, sirve como tecnología complementaria que puede
ayudar al radiólogo a realizar valoraciones de composición mamaria más sistemáticas.
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 5
Capítulo 1: Introducción
1.7. Requisitos del sistema
En la tabla se detallan las especificaciones mínimas recomendadas para que el servidor
pueda ejecutar la aplicación Quantra. Todas las especificaciones están sujetas a
cambios sin previo aviso.
Sistema operativo Windows XP Windows 7
Velocidad del procesador 1 GHz 1 GHz
Memoria (RAM) 1 GB 2 GB
Espacio libre en el disco
duro 5 GB 20 GB
Unidad óptica CD-ROM CD-ROM
6 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
Capítulo 2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas
2.1. Procesamiento de imágenes
2.2. Sistemas de adquisición de imágenes
2.3. Entrada de datos y vistas admitidas
Este capítulo explica la manera en la que fluye la información a través de los sistemas
con Quantra, las vistas de mamografía compatibles y los formatos de resultado.
2.1. Procesamiento de imágenes
El software Quantra se ejecuta en un servidor que administra imágenes DICOM y
procesa los resultados del algoritmo. Los flujos de imágenes y datos suelen seguir el
siguiente proceso:
1 Los sistemas de mamografía digital de campo completo (FFDM) generan imágenes
digitales bidimensionales obtenidas mediante rayos X en dos formatos:
• Imagen de mamografía digital DICOM obtenida mediante rayos X para
procesamiento
• Imagen de mamografía digital DICOM obtenida mediante rayos X para
presentación
2 El sistema FFDM envía las imágenes para procesamiento al software del servidor y
envía las imágenes para presentación a una estación de trabajo de revisión o PACS.
3 El software del servidor recibe las imágenes para procesamiento, las agrupa por el
estudio detectado y transmite los estudios al software Quantra.
4 Quantra analiza las imágenes, genera resultados para cada estudio en un archivo de
formato .xml y envía el archivo al software del servidor.
5 El software del servidor genera resultados en formato DICOM Structured Report o
DICOM Secondary Capture Image.
6 En cada estudio, la estación de trabajo de revisión muestra los resultados de Quantra
junto con las imágenes para presentación generadas por el sistema FFDM. Los
radiólogos pueden revisar los resultados de Quantra en cualquier momento como parte
normal del proceso de lectura del diagnóstico.
m Nota: El aspecto de las imágenes en la estación de trabajo depende de la modalidad de
adquisición y de las capacidades de visualización de la estación de trabajo, y no se ve
afectado por el software Quantra.
2.2. Sistemas de adquisición de imágenes
Quantra procesa imágenes procedentes de los sistemas FFDM siguientes:
• Hologic Selenia, Hologic Selenia Dimensions (2D)
• GE Senographe 2000D, GE Senographe DS y GE Senographe Essential
• Siemens Mammomat NovationDR
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 7
Capítulo 2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas
Tanto si las imágenes se transmiten directamente desde el sistema FFDM como si se
obtienen de un PACS, el software Quantra está preparado para recibir imágenes para
procesamiento (con datos sin procesar), no imágenes para presentación (procesadas).
Teniendo en cuenta que muchos centros no almacenan imágenes con datos sin
procesar, es importante que se encuentren disponibles imágenes en el formato
adecuado para Quantra si se quiere realizar un estudio de investigación retrospectivo,
en ausencia de resultados de Quantra almacenados.
2.3. Entrada de datos y vistas admitidas
Quantra analiza las imágenes mamográficas digitales que se ajustan al estándar
DICOM. El software Quantra procesa las cuatro vistas de examen de mamografía:
LCC: Craneocaudal izquierda
LMLO: Oblicua mediolateral izquierda
RCC: Craneocaudal derecha
RMLO: Oblicua mediolateral derecha
El software del servidor lee el encabezado DICOM de cada imagen recibida y agrupa
imágenes sucesivas de una única paciente en un estudio que luego pasa al algoritmo
Quantra. Los siguientes criterios determinan las imágenes que se usarán al informar de
los resultados:
• Si un estudio incluye exactamente una imagen de cada una de las cuatro vistas de
examen, Quantra procesará todas las imágenes.
• Si un estudio incluye varias imágenes de la misma vista y lateralidad (por ejemplo,
dos vistas RCC), los resultados se obtendrán únicamente a partir de la última
imagen generada por el dispositivo FFDM para cada una de las cuatro vistas de
examen. El tiempo de adquisición de imágenes se incluye en el encabezado
DICOM de cada imagen.
m Nota: Como excepción a esta regla, Quantra procesa imágenes con el modificador
de vistas de implante desplazado DICOM, incluso si se adquirieron antes de las vistas
de los implantes.
Por ejemplo, el diagrama inferior muestra la manera en la que se seleccionan imágenes
para un estudio que incluye las cuatro vistas de examen, una imagen RMLO adicional
y una imagen RXCCL.
8 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
2.3. Entrada de datos y vistas admitidas
Procesamiento de Quantra
El diagrama muestra que, cuando Quantra selecciona imágenes, el algoritmo informa
únicamente de los resultados de la última imagen RMLO adquirida mediante el
dispositivo FFDM (junto con las otras tres vistas de examen). Además, aunque la
imagen RXCCL es posterior a la imagen RCC, no se informa de los resultados de la
imagen RXCCL debido a que Quantra no procesa vistas equivalentes.
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 9
Capítulo 2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas
10 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
Capítulo 3: Descripción del algoritmo
3.1. Estructura de los algoritmos de Quantra
3.2. Valoración volumétrica
3.3. Valoración del área
3.4. Puntuaciones semejantes a BI-RADS
3.5. Combinación de resultados de Quantra
3.6. Intervalos de resultados de Quantra
3.7. Ejemplos de resultados de Quantra
3.8. Visualización temporal de resultados de Quantra
3.9. Comparación con categorías de BI-RADS
3.10. Imágenes atípicas
3.11. Prueba de rendimiento
Este capítulo describe los algoritmos de Quantra y los resultados que se generan
cuando Quantra analiza vistas del examen mamográfico.
3.1. Estructura de los algoritmos de Quantra
Quantra contiene una jerarquía de algoritmos que estiman densidades mamarias y
datos relacionados a partir de vistas del examen mamográfico digitales. Quantra usa los
componentes de vistas del examen mamográfico digitales para estimar valoraciones
volumétricas y calcular valores estadísticos en función de las estimaciones de volumen
(1). A continuación, Quantra estima la valoración de área y calcula valores estadísticos
a partir de las estimaciones de área (2).
Flujo de los algoritmos de Quantra
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 11
Capítulo 3: Descripción del algoritmo
3.2. Valoración volumétrica
La valoración volumétrica de Quantra se basa en un modelo físico de la cadena de
imágenes obtenidas mediante rayos X que relaciona la atenuación de rayos X del tejido
mamario con las vistas del examen mamográfico digital proporcionadas al radiólogo.
Quantra obtiene las valoraciones volumétricas a partir de parámetros físicos publicados
para la mama y el sistema de obtención de imágenes, así como de la información
acerca de las exposiciones individuales a rayos X, entre los que se cuentan:
• coeficientes de atenuación para tejido mamario1
• espectros de rayos X del material de destino2
• kVp, mAs y grosor del tejido del que se obtienen las imágenes
Quantra estima la cantidad de tejido fibroglandular que los rayos X tienen que haber
atravesado para depositar una cantidad de energía medida en el detector. Asimismo,
compensa la penetración en la piel para eliminar su influencia en la estimación del
volumen del tejido fibroglandular. A continuación, Quantra calcula la altura en
centímetros del tejido fibroglandular atravesado (Hfg) en cada píxel de la imagen.
El siguiente paso del algoritmo es obtener los valores estadísticos que sirvan para
estimar los valores de un paciente concreto en relación con una población de
referencia. En el caso de Quantra 2.0, los valores de base de la población de referencia
se obtuvieron a partir de una amplia muestra de mamografías procedentes de varias
instituciones de EE. UU.
Una comparación de distribuciones por edad y densidad de BI-RADS de la población
de referencia con el estudio DMIST (Evaluación de la imaginología de mamografía
digital, realizada por el Instituto Nacional del Cáncer estadounidense) demostró que
esta población es representativa de una población de aproximadamente 43 000
mujeres, tal como se ha descrito en esta prueba de gran alcance realizada en varios
centros con el patrocinio del American College of Radiology, así como en una
publicación evaluada por expertos3.
Quantra calcula los valores estadísticos del volumen de tejido fibroglandular y la
densidad volumétrica de la mama como el número de desviaciones típicas con
respecto a la media de la población de referencia.
_______________________
1 P. C. Johns y M. J. Yaffe. X-ray characterization of normal and neoplastic breast tissue. Physics
in Medicine and Biology, 32:675-695, 1987.
2 J. M. Boone, T. R. Fewell y R. J. Jennings, ‘Molybdenum, rhodium, and tungsten anode spectral
models using interpolating polynomials with application to mammography,’ Med. Phys. 24,
1863–1874 1997.
3 E. D. Pisano, C. Gatsonis, E. Hendrick et al. Diagnostic performance of digital versus film
mammography for breast-cancer screening. N Engl J Med. 353(17):1773–83, 27 de octubre de 2005
12 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
3.2. Valoración volumétrica
Volumen del tejido fibroglandular (Vfg)
Después de completar el análisis píxel por píxel del interior de la mama (sin contar el
músculo pectoral), añade las alturas Hfg de cada valor de píxel en el volumen de tejido
fibroglandular, proporcionado en centímetros cúbicos (cm3).
Evaluación del volumen de tejido fibroglandular
Volumen total de la mama (Vb)
Mediante un proceso similar, Quantra toma en consideración el contorno entero de la
mama de la que se han obtenido las imágenes, incluidas las porciones de la mama que
no se comprimieron. En el siguiente diagrama se puede observar la diferencia entre el
grosor comprimido H y el grosor de la mama en la región sin comprimir Hu. Quantra
compensa las regiones sin comprimir en sus cálculos del volumen mamario.
Evaluación del volumen total de la mama
Densidad volumétrica de la mama (Vbd)
Quantra divide el volumen de tejido fibroglandular estimado entre el volumen
mamario estimado para determinar el porcentaje volumétrico de tejido fibroglandular
de la mama.
m Nota: La densidad volumétrica de la mama (Vbd) en Quantra difiere de la visualización
humana tradicional de mamografías en que sus medidas se basan en estimaciones de
volumen del tejido mamario en lugar de las estimaciones visuales de área. Como
consecuencia, los volúmenes generados tienden a ser inferiores a las valoraciones que
podrían realizarse a través de una inspección visual.
Puntuación del volumen del tejido fibroglandular (Vfg-score)
La puntuación Vfg-score indica lo alejado que se encuentra el valor Vfg con respecto a
la media de Vfg de la población de referencia, medido en número de desviaciones
típicas. La puntuación es positiva si el valor de Vfg es superior a la media y negativa si
es inferior. Quantra informa de la puntuación de cada imagen, mama y paciente.
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 13
Capítulo 3: Descripción del algoritmo
Puntuación de la densidad volumétrica de la mama (Vbd-score)
La puntuación Vbd-score indica lo alejado que se encuentra el valor Vbd con respecto
a la media de Vbd de la población de referencia, medido en número de desviaciones
típicas. La puntuación es positiva si el valor de Vbd es superior a la media y negativa si
es inferior. Quantra informa de la puntuación de cada imagen, mama y paciente.
3.3. Valoración del área
El algoritmo de valoración del área de Quantra procesa resultados parciales a partir del
algoritmo de valoración volumétrica de Quantra descrito anteriormente. Selecciona
píxeles (en función de los valores de Hfg calculados por el algoritmo de valoración
volumétrica) que puedan representar tejido fibroglandular significativo. El área de los
píxeles de densidad seleccionada es la base para las valoraciones de área.
Àrea de densidad mamaria (Abd)
Quantra calcula el área de densidad mamaria como la proporción del área de los
píxeles seleccionados como densos dividida entre el área total de la mama, calculada
a partir de un método de segmentación mamaria de mamografías estándar. Si se
encuentra a la vista, Quantra excluye el músculo pectoral de la estimación del área
mamaria total utilizada en el cálculo del valor de Abd.
3.4. Puntuaciones semejantes a BI-RADS
Densidad cuantificada fraccional (q_abd)
Quantra asigna la densidad volumétrica de la mama estimada a valores de q_abd,
una estimación de la composición general de la mama con respecto a la población
de referencia. El valor q_abd es una medida continua de la composición de la mama
que puede tomar valores entre 0,5 en mamas con grasa abundante y poca densidad
mamaria, y 4,5 en mamas extremadamente densas con una densidad volumétrica de
la mama muy elevada.
Densidad cuantificada (Q_abd)
El valor de Q_abd se obtiene tras redondear el valor de q_abd. Proporciona una
estimación de la composición general de la mama análoga a la escala de composición
de la mama de cuatro puntos del sistema BI-RADS Atlas 4.0 empleado por radiólogos
de muchos países para obtener la composición de la mama. El valor de Q_abd es un
número entero entre 1 y 4.
14 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
3.5. Combinación de resultados de Quantra
3.5. Combinación de resultados de Quantra
Quantra genera tres niveles distintos de resultados. En primer lugar, calcula todos los
parámetros individuales por imagen de cada vista de imagen compatible. Una vez
finalizado este cálculo por imagen, añade los resultados primero a los obtenidos por
mama y, a continuación, a los obtenidos por paciente.
Resultados por imagen
El software del servidor valora cada imagen recibida para comprobar si la imagen es
adecuada para Quantra. Esta operación excluye las imágenes de compresión o
focalizadas, y las magnificadas, de vistas parciales y en las que se visualicen implantes.
Quantra procesa todas las imágenes aceptadas y calcula los resultados por imagen de
todos los parámetros descritos anteriormente.
Resultados por mama
Tras calcular los resultados por imagen, Quantra los combina en resultados por mama.
Quantra combina los resultados de vistas ortogonales (p. ej., LCC y LMLO) mediante el
modo y orden siguientes:
Valores Método
Vfg, Vb Toma los valores por imagen máximos de las vistas CC y MLO.
Vbd Divide el resultado de Vfg por mama entre el resultado de Vb
por mama.
Abd, Vbd-score, Vfg-
score, q_abd
Toma la media de los valores por imagen de las vistas CC y
MLO.
Q_abd Redondea el valor de q_abd por mama.
Resultados por paciente
Quantra combina los resultados izquierdo y derecho por mama con los resultados
producidos por paciente mediante el modo y orden siguientes:
Valores Método
Vfg, Vb Suma los valores por mama de los senos derecho e izquierdo.
Vbd Divide el resultado de Vfg por paciente entre el resultado de Vb
por paciente.
Abd Toma la media de los valores por mama de los senos derecho e
izquierdo.
Vbd-score, Vfg-score,
q_abd, Q_abd
Toma los valores máximos por mama de los senos derecho e
izquierdo.
En los estudios unilaterales, Quantra muestra los valores por mama.
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 15
Capítulo 3: Descripción del algoritmo
3.6. Intervalos de resultados de Quantra
En la siguiente tabla se indican los intervalos de los resultados generados por Quantra.
Valor Descripción
Intervalo
nominal Unidades Notas
Vfg Volumen de tejido fibroglandular De 0 al
tamaño
de la
mama
cm3 Normalmente mucho
menor que el tamaño de
la mama
Vb Volumen total de la mama De 0 al
tamaño
de la
mama
cm3
Vbd Densidad volumétrica de la
mama
0–100 Porcentaje (%) Normalmente menos del
50 %, incluso en el caso
de mamas de densidad
elevada, ya que se trata
de una medida
‘volumétrica’
Abd Área de densidad mamaria 0–100 % Normalmente mayor que
el valor de Vbd debido a
las características de área
frente a volumen
Vbd-score Puntuación de la densidad
volumétrica de la mama:
Diferencia existente entre el valor
de Vbd de la paciente y la media
de Vbd de la población de
referencia
De −3 a
+3
Número de
desviaciones típicas
de la media
El 99,73 % de los datos se
situarán dentro de 3
desviaciones típicas de la
media
Vfg-score Puntuación del volumen del
tejido fibroglandular: Diferencia
existente entre el valor de Vfg de
la paciente y la media de Vfg de
la población de referencia
De −3 a
+3
Número de
desviaciones típicas
de la media
El 99,73 % de los datos se
situarán dentro de 3
desviaciones típicas de la
media
Q_abd Densidad cuantificada:
Redondeo de q_abd de forma
que los valores de Q-abd
integrales presenten la misma
distribución de BI-RADS que una
población de referencia
De 1 a 4 Sin unidades
q_abd Densidad cuantificada fraccional:
Asignación de la densidad
volumétrica de la mama relativa
a la población de referencia
≥ 0,5 y
≤ 4,5
Sin unidades Asignación continua
16 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
3.7. Ejemplos de resultados de Quantra
3.7. Ejemplos de resultados de Quantra
Esta sección proporciona ejemplos de resultados de Quantra. Estos ejemplos muestran
cómo la estación de trabajo de revisión diagnóstica SecurView de Hologic muestra los
resultados de Quantra al recibir resultados en formato DICOM SR.
m Nota: La visualización de los resultados de Quantra varía según la implementación de
estos en la estación de trabajo de revisión diagnóstica.
Resultados por imagen de Quantra
Resultados por mama de Quantra
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 17
Capítulo 3: Descripción del algoritmo
Resultados por paciente de Quantra
Las estaciones de trabajo SecurView también pueden mostrar resultados en el formato
DICOM Secondary Capture Image, como se muestra en el ejemplo siguiente:
Resultados de Quantra en el formato DICOM SC Image
En determinados estudios, como los siguientes, Quantra no podrá mostrar resultados:
• En estudios incompletos, Quantra mostrará una celda vacía en las columnas
correspondientes.
• En el caso de imágenes que no se puedan procesar, Quantra mostrará una raya (—).
m Importante: La presentación de los resultados depende de cómo se hayan configurado
los resultados de Quantra para que aparezcan en la estación de trabajo de revisión. Los
resultados pueden mostrarse de diferentes maneras en función de la versión de software
tanto del algoritmo Quantra como de la estación de trabajo de revisión.
18 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
3.8. Visualización temporal de resultados de Quantra
3.8. Visualización temporal de resultados de Quantra
SecurView de Hologic es capaz de mostrar los resultados de Quantra de varios objetos
DICOM SR de la misma paciente. Esto permite al radiólogo ver las diferencias
temporales en las valoraciones de Quantra. Los estudios se presentan del último
(izquierda) al primero (derecha), como se muestra en el siguiente ejemplo de la
estación de trabajo de revisión diagnóstica SecurView:
Visualización temporal de Quantra en SecurView
Para utilizar la función de visualización temporal, el objeto de Quantra DICOM SR del
examen anterior debe poder recuperarse del PACS.
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 19
Capítulo 3: Descripción del algoritmo
3.9. Comparación con categorías de BI-RADS
En esta sección se muestran imágenes de un caso típico de cada categoría de BI-RADS,
seguidas de los resultados de Quantra de cada caso tal como aparecen en la estación
de trabajo SecurView de Hologic.
BI-RADS 1: <25 % glandular (principalmente grasa)
20 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
3.9. Comparación con categorías de BI-RADS
BI-RADS 2: 25–50 % glandular (densidades fibroglandulares dispersas)
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 21
Capítulo 3: Descripción del algoritmo
BI-RADS 3: 51–75 % glandular (heterogéneamente denso)
22 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
3.9. Comparación con categorías de BI-RADS
BI-RADS 4: >75 % glandular (extremadamente denso)
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 23
Capítulo 3: Descripción del algoritmo
3.10. Imágenes atípicas
Algunas imágenes atípicas pueden afectar a los resultados de Quantra. La tabla
siguiente proporciona explicaciones y recomendaciones para esta situación:
Observación Explicaciones, recomendaciones y notas
Objeto pequeño: Imagen de la
mama que contiene un
pequeño objeto artificial,
como un ‘BB’.
Explicación: El objeto crea una bolsa de aire que puede provocar que
el algoritmo malinterprete el grosor de la mama. En esos casos, es
posible que Quantra sobrestime el volumen de tejido fibroglandular.
Recomendación: Debido a que las mamas de las mujeres tienden a
ser aproximadamente simétricas, considere la posibilidad de utilizar
los valores de la mama contralateral como valores de sustitución.
m Nota: Los objetos muy pequeños (como las guías en J) o los que
se encuentren completamente dentro de la mama (como los
marcadores de biopsia y las grapas quirúrgicas) no provocarán bolsas
de aire y, por lo tanto, no provocarán problemas de calibración del
grosor.
Objeto grande: Una imagen
de la mama que contiene un
accesorio grande, como una
pala de compresión.
Explicación: Quantra está diseñado para ejecutarse en vistas de
examen estándar. Sin embargo, algunas pequeñas palas que aparecen
en detectores grandes pueden provocar errores de ajuste de Quantra,
especialmente si el borde de la pala reposa sobre tejido mamario.
Debido a que el contenido de dichas imágenes es tan variado, es
imposible predecir si los resultados de Quantra serán menos fiables.
Recomendación: Debido a que las mamas de las mujeres tienden a
ser aproximadamente simétricas, considere la posibilidad de utilizar
los valores de la mama contralateral como valores de sustitución.
m Nota: Las vistas de diagnóstico que no se describan con precisión
en el encabezado DICOM no generarán resultados de Quantra
fiables.
Doblez de la piel: Imagen de
la mama que contiene un
doblez de la piel en la región
comprimida de la mama.
Explicación: Los dobleces de la piel pueden contener aire y provocar
que el algoritmo malinterprete el grosor de la mama. En esos casos, es
posible que Quantra sobrestime el volumen de tejido fibroglandular.
Recomendación: Debido a que las mamas de las mujeres tienden a
ser aproximadamente simétricas, considere la posibilidad de utilizar
los valores de la mama contralateral como valores de sustitución.
Mamas densas: Imagen de una
mama excepcionalmente
densa con poca grasa visible.
Explicación: Quantra depende de la detección de grasa para llevar a
cabo algunos de sus ajustes internos. En dichos casos, Quantra podría
subestimar el volumen de tejido fibroglandular.
Recomendación: Valide mediante valoración visual.
24 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
3.11. Prueba de rendimiento
3.11. Prueba de rendimiento
El rendimiento de Quantra se probó con una base de datos de 263 casos, cada uno con
una valoración de densidad de BI-RADS realizada por 15 radiólogos diferentes. La moda
(el valor más frecuente) correspondiente a los resultados que los 15 radiólogos obtuvieron
de cada caso se utilizó como valor ‘verdadero’ y, posteriormente, se comparó con los
valores de Quantra medidos para los valores de Abd (área de densidad mamaria), Vbd
(densidad volumétrica de la mama) y q_abd (densidad volumétrica cuantificada fraccional).
En los siguientes diagramas de cajas se muestran los resultados de estas comparaciones
relativos a los valores de q_abd y Vbd.
Valores de q_abd frente a la moda de las puntuaciones de los 15 radiólogos
Valores de Vbd frente a la moda de las puntuaciones de los 15 radiólogos
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 25
Capítulo 3: Descripción del algoritmo
Tal como se muestra en el diagrama de Vbd, los resultados de BI-RADS 1 incluyeron
parte de tejido fibroglandular incluso en mamas que predominantemente presentan
grasa abundante (ya que siempre habrá tejido fibroglandular volumétrico medible
presente). Este fenómeno no se observa en el diagrama de Abd porque esta pequeña
cantidad de tejido fibroglandular suele situarse por debajo del umbral de inclusión de
Abd.
En la siguiente imagen se presenta un diagrama de dispersión de q_abd frente a los
valores medios de BI-RADS de los 15 radiólogos. El coeficiente de correlación de
Pearson (PCC) de ambas variables continuas es de 0,81.
Valores de q-abd frente a la media de puntuaciones de los 15 radiólogos
Los valores de Vbd-score y Vfg-score se validaron correlacionando los valores de
CC/MLO de la misma mama y de las mamas derecha e izquierda de la misma paciente.
En la siguiente tabla se muestran los valores de PCC de cada puntuación
correspondientes a los sistemas FFDM de Hologic, GE y Siemens.
Valor
Tipo de
correlación
PCC de
Hologic
n = 5358
PCC de GE
n = 2417
PCC de
Siemens
n = 161
Vfg-score CC/MLO 0,89 0,90 0,78
L/R 0,91 0,91 0,90
Vbd-score CC/MLO 0,82 0,89 0,78
L/R 0,85 0,91 0,87
26 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
Índice
A
advertencias de Quantra, 3
área, valoraciones, 14
atención al cliente, recursos, 2
B
BI-RADS, 5, 14
comparación con Quantra, 20–23
D
DICOM, 7
encabezado, 8
E
especificaciones de la imagen
Quantra, 8
especificaciones del servidor, 6
estaciones de trabajo de adquisición
para Quantra, 7
estaciones de trabajo de revisión
para Quantra, 7, 17–19
F
flujo de trabajo clínico
con Quantra, 7
formación, 2
G
GE Healthcare
sistema Senographe, 7, 26
I
imágenes atípicas
en Quantra, 24–26
implantes mamarios
con Quantra, 3, 15
P
precauciones de Quantra, 3
procesamiento de imágenes
con Quantra, 7
prueba de rendimiento, algoritmo, 25–
26
Q
Quantra
descripción del algoritmo, 11–26
descripción general, 4
especificaciones de la imagen, 8
resultados, 12–23
selección de vistas para el
procesamiento, 9
uso indicado, 1
ventajas, 5
R
requisitos, hardware, 6
resultados de Quantra, 12–23
combinados, 15
ejemplos de la estación de trabajo
SecurView, 17–19
formato de salida, 7
intervalos, 16
temporales, 19
valoraciones de área, 14
valoraciones volumétricas, 12–14
S
SecurView, estación de trabajo de
revisión diagnóstica, 17–19, 19
Siemens AG
sistema Mammomat Novation, 7, 26
sistema Selenia FFDM, 7, 26
sistemas FFDM
para Quantra, 7
T
temporales, resultados
de Quantra, 19
V
valoraciones volumétricas, 12–14
ver modificadores
con Quantra, 3
vistas aumentadas, 3
vistas compatibles
en Quantra, 8
vistas de compresión de detalle, 3
vistas de división, 3
vistas de examen
con Quantra, 8
vistas parciales, imágenes
con Quantra, 3
Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001 27
28 Descripción de Quantra 2.0 – MAN-04789-301 Rev 001
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