Hologic Quantra Guía del usuario

Marca
Hologic
Modelo
Quantra
Tipo
Guía del usuario
MAN-04300 Revision 002
Guía de usuario
para la versión de software 2.1
MAN-04768-301 Revisión 001
Guía de usuario
para la versión de software 2.1
Número de pieza MAN-04768-301
Revisión 001
Julio 2016
© 2016 Hologic, Inc. Impreso en los EE. UU. Este manual se escribió originalmente en inglés.
Hologic, Cenova, C-View, Dimensions, Quantra, SecurView, Selenia, 3D Mammography y los logotipos asociados son marcas comerciales y/o marcas comerciales registradas
de Hologic, Inc. y/ o de sus filiales en Estados Unidos y/u otros países. Todas las demás marcas comerciales, marcas comerciales registradas y nombres de productos son
propiedad de sus respectivos propietarios.
Este producto puede estar protegido por una o más patentes de Estados Unidos o extranjeras como se identifica en www.Hologic.com/patents.
MAN-04768-301 Rev. 001
Índice de materias
v
Índice de materias
1: Introducción __________________________________________________________________7
1.1 Uso indicado ............................................................................................................................................................ 7
1.2 Uso de esta guía de usuario ................................................................................................................................... 7
1.3 Recursos disponibles .............................................................................................................................................. 8
1.4 Advertencias y precauciones ................................................................................................................................. 8
1.5 Descripción general de la aplicación Quantra .................................................................................................... 9
1.6 Ventajas de la aplicación Quantra ...................................................................................................................... 10
1.7 Requisitos del sistema .......................................................................................................................................... 11
2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas __________________________________13
2.1 Procesamiento de imágenes ................................................................................................................................ 13
2.2 Sistemas de adquisición de imágenes ................................................................................................................ 14
2.3 Entrada de datos y vistas admitidas .................................................................................................................. 15
3: Descripción de los algoritmos _________________________________________________17
3.1 Estructura de los algoritmos de Quantra ........................................................................................................... 17
3.2 Valoración volumétrica ........................................................................................................................................ 18
3.3 Valoración del área ............................................................................................................................................... 20
3.4 Categorías de composición mamaria ................................................................................................................. 20
3.5 Combinación de resultados de Quantra ............................................................................................................ 21
3.6 Intervalos de resultados de Quantra .................................................................................................................. 23
3.7 Ejemplos de resultados de Quantra ................................................................................................................... 25
3.8 Visualización temporal de resultados de Quantra ........................................................................................... 29
3.9 llustraciones de las categorías de densidad mamaria de Quantra ................................................................. 30
3.10 Imágenes atípicas .................................................................................................................................................. 34
3.10.1 Ejemplos de imágenes atípicas ................................................................................................................ 35
3.11 Prueba de rendimiento ......................................................................................................................................... 38
4: Índice _______________________________________________________________________41
MAN-04768-301 Rev. 001
Capítulo 1: Introducción
Página 7
1: Introducción
Uso indicado en la página 7
Uso de esta guía de usuario en la página 7
Recursos disponibles en la página 8
Advertencias y precauciones en la página 8
Descripción general de la aplicación Quantra en la página 9
Ventajas de la aplicación Quantra en la página 10
Requisitos del sistema en la página 11
Quantra es una aplicación de software empleada por radiólogos para calcular densidades
mamarias volumétricas y de área a partir de mamografías digitales. La aplicación se
puede utilizar con licencia en el servidor Cenova™ de Hologic o en 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 esta guía de usuario tiene el propósito de servir como
referencia para los radiólogos y el personal sanitario que necesiten saber cómo funciona
la aplicación Quantra y cómo se puede integrar la valoración de la densidad mamaria en
su labor.
Las leyes federales de los Estados Unidos solo autorizan el uso de este dispositivo a
médicos o bajo prescripción facultativa.
1.1 Uso indicado
Quantra es una aplicación de software diseñada para su uso con imágenes adquiridas
con sistemas digitales para radiografías de mama. La aplicación Quantra calcula la
densidad volumétrica de la mama como una proporción de tejido fibroglandular y
estimaciones del volumen total de la mama. La aplicación Quantra también calcula el
área de densidad mamaria como una proporción de tejido fibroglandular y estimaciones
del área mamaria total. La aplicación Quantra divide la densidad mamaria en categorías,
lo cual puede ser útil para informar de las categorías de la composición mamaria de BI-
RADS® regulares conforme a ciertas regulaciones estatales. Los resultados de Quantra de
cada imagen, mama y paciente están diseñados para ayudar a los radiólogos a valorar la
composición del tejido mamario. La aplicación Quantra proporciona información
complementaria y no es una ayuda para la interpretación o el diagnóstico.
1.2 Uso de esta guía de usuario
Esta guía de usuario se organiza del modo siguiente:
Capítulo 1
MAN-04768-301 Rev. 001
Capítulo 1: Introducción
Página 8
• Introducción en la página 7 proporciona una descripción general de la aplicación
Quantra, incluidas sus funciones, ventajas y precauciones de uso.
• Procesamiento de imágenes y vistas admitidas en la página 13 explica el flujo de
información a través de los sistemas con la aplicación Quantra, las vistas de
mamografías digitales compatibles y la gestión del flujo de trabajo.
• Descripción de los algoritmos en la página 17 describe el análisis de las mamografías
digitales por parte del algoritmo de Quantra.
Esta guía de usuario utiliza las convenciones siguientes para proporcionar información
técnica y de seguridad de interés especial.
Advertencia: Instrucción cuyo seguimiento es esencial para evitar situaciones
peligrosas.
Precaución: Instrucción cuyo seguimiento es esencial para evitar daños materiales en
el sistema.
Importante: Instrucción esencial para garantizar unos resultados correctos y un
rendimiento óptimo, o para aclarar las limitaciones del dispositivo.
Nota: Información proporcionada para aclarar un paso o procedimiento concreto.
1.3 Recursos disponibles
Además de esta guía de usuario, tiene a su disposición los siguientes recursos como
ayuda.
• Formación: El equipo de aplicaciones de Hologic está a su disposición para formar a
su personal, en el caso de necesitar 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 http://www.hologic.com -
http://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).
1.4 Advertencias y precauciones
Nota: Para conocer las advertencias y precauciones relacionadas con la instalación, el
funcionamiento y el mantenimiento del servidor Cenova, consulte la Guía de usuario
Cenova.
Importante: Tenga en cuenta lo siguiente:
MAN-04768-301 Rev. 001
Capítulo 1: Introducción
Página 9
• La aplicación Quantra está diseñada para proporcionar información complementaria
y no es una ayuda para la interpretación o el diagnóstico. El radiólogo debe basar la
valoración de la densidad mamaria en imágenes aptas para el diagnóstico.
• El rendimiento de la aplicación Quantra 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).
• Imágenes de C-View™ en 2D.
• La aplicación puede procesar imágenes en las que aparezcan implantes mamarios,
aunque no ha sido diseñada con este objetivo. Es probable que la aplicación 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 la aplicación, aunque esta no se ha diseñado para
dicho fin. Es poco probable que la aplicación genere resultados precisos de Quantra
con imágenes de vistas parciales
• La aplicación Quantra calcula la categoría de la composición mamaria en función del
porcentaje del tejido denso de la mama. Actualmente, no considera los patrones
parenquimatosos.
Nota: La aplicación Quantra no usa compresión de datos.
1.5 Descripción general de la aplicación 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, también denominado "tejido denso", 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 digital.
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 denso como porcentaje del volumen total de la mama. El algoritmo
de Quantra calcula dos volúmenes:
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Capítulo 1: Introducción
Página 10
• Volumen del tejido denso en centímetros cúbicos (cm3)
• Volumen de la mama en cm3.
A continuación, divide el volumen para generar:
• La fracción volumétrica de tejido denso como porcentaje.
Para estas medidas, la aplicación Quantra registra las categorías tras la comparación de
los resultados con los de una población de referencia.
En función de los resultados de las valoraciones volumétricas, la aplicación Quantra
también calcula la proporción del área de tejido denso en relación con el área total de la
mama en un resultado conocido como:
• Área de densidad mamaria
Los resultados de la aplicación Quantra ayudan al radiólogo a valorar la proporción de
tejido denso presente en la mama.
Para obtener más información sobre las medidas individuales generadas por la
aplicación Quantra, consulte Valoración volumétrica en la página 18 y Valoración del área en
la página 20.
Nota: Cuando tanto las imágenes mamográficas en 2D convencionales como las
mamografías™ en 3D de Hologic se utilizan en la aplicación Quantra para realizar un
estudio Combo o ComboHD, solo se genera un conjunto de resultados de Quantra (en
2D o 3DTM).
1.6 Ventajas de la aplicación 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 humana más utilizado es la categoría de
composición de BI-RADS del Breast Imaging Reporting and Data System Atlas, Fifth
Edition (quinta edición del Atlas del sistema de datos e informes sobre imágenes de
mamografía) 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 los Estados Unidos
realicen una valoración visual de la composición mamaria como parte de la lectura de un
estudio.
La caracterización de la composición mamaria, tal como se describe en BI-RADS,
depende de la valoración del radiólogo tanto del patrón de tejido como de la densidad.
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 digital puede no guardar
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Capítulo 1: Introducción
Página 11
correlación con la densidad en la misma mamografía digital 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.
La aplicación Quantra se ha desarrollado para proporcionar estimaciones de los
volúmenes de tejido mamario. Por medio de un algoritmo de software patentado, la
aplicación Quantra genera una estimación del volumen de tejido denso en relación con el
volumen total de la mama, que no está expuesta a la imprecisión humana.
El objetivo de la aplicación 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.
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 2 GHz
Memoria (RAM) 4 GB
Espacio libre en el disco
duro
130 GB
Unidad óptica DVD-ROM
Controlador de la interfaz
de red
100 Mbps apto para NIC
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Capítulo 2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas
Página 13
2: Procesamiento de imágenes y vistas
admitidas
Procesamiento de imágenes en la página 13
Sistemas de adquisición de imágenes en la página 14
Entrada de datos y vistas admitidas en la página 15
En este capítulo se explica la manera en la que fluye la información a través de los
sistemas con la aplicación Quantra y las vistas de mamografías digitales compatibles.
2.1 Procesamiento de imágenes
La aplicación Quantra se ejecuta en un servidor que administra imágenes DICOM y
procesa los resultados del algoritmo. Los flujos de imágenes y de datos suelen seguir este
proceso:
1. Las imágenes se adquieren con un sistema de mamografía digital.
2. El sistema de mamografía digital envía las imágenes sin procesar al software del
servidor y las imágenes procesadas, a una estación de trabajo de revisión o PACS.
3. El software del servidor recibe las imágenes sin procesar, las agrupa por el estudio
detectado y transmite los estudios a la aplicación Quantra.
4. La aplicación 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 procesadas generadas por el sistema de mamografía digital.
Los radiólogos pueden revisar los resultados de Quantra en cualquier momento
como parte normal del proceso de lectura del diagnóstico.
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 la aplicación Quantra.
Capítulo 2
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Capítulo 2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas
Página 14
2.2 Sistemas de adquisición de imágenes
La aplicación Quantra procesa imágenes procedentes de los sistemas de mamografía
digital fabricados por Hologic, GE y Siemens. La aplicación Quantra procesa imágenes
mamográficas 2D convencionales procedentes de todos los fabricantes compatibles y
sistemas de mamografíasTM en 3D de Hologic.1
La aplicación Quantra es compatible con los siguientes sistemas de adquisición de
imágenes:
• Hologic Selenia®, Hologic Selenia Dimensions®
• GE Senographe® 2000D, GE Senographe DS y GE Senographe Essential
• Siemens Mammomat® NovationDR
Tanto si las imágenes se transmiten directamente desde el sistema de mamografía digital
como si se obtienen de un PACS, la aplicación Quantra está preparada para recibir
imágenes sin procesar en lugar de imágenes procesadas. Teniendo en cuenta que muchos
centros no almacenan imágenes sin procesar, es importante que se encuentren
disponibles imágenes en el formato adecuado para la aplicación Quantra para futuros
procesamientos.
1 La aplicación Quantra analiza imágenes de proyección de centro en 2D de sistemas de
mamografíasTM en 3D de Hologic.
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Capítulo 2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas
Página 15
2.3 Entrada de datos y vistas admitidas
La aplicación Quantra analiza las mamografías digitales que se ajustan al estándar
DICOM. La aplicación Quantra procesa las cuatro vistas del examen radiológico digital
de mama:
RCC: Craneocaudal derecha
RMLO: Oblicua mediolateral derecha
LCC: Craneocaudal izquierda
LMLO: Oblicua mediolateral izquierda
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 de
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, la aplicación 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 sistema de mamografía digital en cada una de las cuatro vistas de
examen. El tiempo de adquisición de imágenes se incluye en el encabezado DICOM
de cada imagen.
Nota: Como excepción a esta regla, la aplicación 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, en este diagrama se 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.
Figura 1: Procesamiento de imágenes de Quantra
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Capítulo 2: Procesamiento de imágenes y vistas admitidas
Página 16
En el diagrama se muestra que, cuando la aplicación Quantra selecciona imágenes, el
algoritmo informa únicamente de los resultados de la última imagen RMLO adquirida
mediante el dispositivo de mamografía digital (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 la aplicación Quantra no procesa vistas
equivalentes.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 17
3: Descripción de los algoritmos
Estructura de los algoritmos de Quantra en la página 17
Valoración volumétrica en la página 18
Valoración del área en la página 20
Categorías de composición mamaria en la página 20
Combinación de resultados de Quantra en la página 21
Intervalos de resultados de Quantra en la página 23
Ejemplos de resultados de Quantra en la página 25
Visualización temporal de resultados de Quantra en la página 29
llustraciones de las categorías de densidad mamaria de Quantra en la página 30
Imágenes atípicas en la página 34
Prueba de rendimiento en la página 38
En este capítulo se describen los algoritmos de Quantra y los resultados que se generan
cuando la aplicación Quantra analiza mamografías digitales.
3.1 Estructura de los algoritmos de Quantra
La aplicación Quantra contiene una jerarquía de algoritmos que calculan densidades
mamarias y datos relacionados a partir de mamografías digitales. La aplicación Quantra
usa los componentes de las mamografías digitales para realizar estimaciones de
valoraciones volumétricas y calcular valores estadísticos en función de las estimaciones
de volumen (1), tal y como se muestra en el diagrama Flujo de los algoritmos de Quantra.
A continuación, la aplicación Quantra estima la valoración del área y calcula valores
estadísticos a partir de las estimaciones del área (2).
Figura 2: Flujo de los algoritmos de Quantra
Capítulo 3
MAN-04768-301 Rev. 001
Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 18
3.2 Valoración volumétrica
El algoritmo de Quantra se basa en un modelo de dos componentes (tejido adiposo y
denso) de la cadena de imágenes obtenidas mediante rayos X que relaciona la atenuación
de los rayos X del tejido mamario con los valores de píxeles de las mamografías digitales.
Los cálculos de Quantra se basan en parámetros físicos publicados para la mama y el
sistema de obtención de imágenes, así como en información acerca de las exposiciones
individuales a los 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
La aplicación calcula el grosor del tejido denso a partir de la diferencia del coeficiente de
atenuación del tejido adiposo y del denso. Esta diferencia junto con los valores de píxeles
en las imágenes sin procesar de las mamografías digitales se utiliza en un modelo de
ecuación de atenuación de los rayos X para calcular el grosor del tejido fibroglandular en
cada píxel de imagen del interior de la mama.
La aplicación Quantra genera un resultado intermedio (expresado en centímetros) del
tejido denso atravesado en cada píxel de la imagen que se utiliza como base para calcular
varios de los parámetros de Quantra descritos en esta sección.
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. Los
valores de base de la población de referencia se obtuvieron a partir de una amplia
muestra de mamografías digitales procedentes de varias instituciones de los EE. UU.
Una comparación distribuida 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 representa a 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.
La aplicación Quantra calcula los valores estadísticos del volumen de tejido denso 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.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 19
Volumen del tejido denso (Vd)
Después de que la aplicación Quantra completa el análisis píxel por píxel del interior de
la mama (sin contar el músculo pectoral), suma las alturas Hd de cada valor de píxel al
volumen de tejido denso, expresado en centímetros cúbicos (cm3).
Figura 3: Valoración del volumen de tejido denso
Volumen de la mama (Vb)
Mediante un proceso similar, la aplicación 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. La
aplicación Quantra compensa las regiones sin comprimir en sus cálculos del volumen
mamario.
Figura 4: Valoración del volumen de la mama
Densidad volumétrica de la mama (Vbd)
La aplicación Quantra divide el volumen de tejido denso estimado entre el volumen
mamario estimado para determinar el porcentaje volumétrico de tejido denso de la
mama.
Nota: La densidad volumétrica de la mama (Vbd) en Quantra difiere de la visualización
humana tradicional de mamografías digitales en que sus medidas se basan en
estimaciones de volumen del tejido mamario en lugar de las estimaciones visuales del
área. Como consecuencia, los volúmenes generados tienden a ser inferiores a las
valoraciones que podrían realizarse a través de una inspección visual.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 20
Puntuación de referencia del volumen del tejido denso (Vd-score)
La puntuación Vd-score indica lo alejado que se encuentra el valor Vd con respecto a la
media de Vd de la población de referencia y se expresa en desviaciones típicas. La
puntuación es positiva si el valor de Vd es superior a la media y negativa si es inferior. La
aplicación Quantra informa de la puntuación de cada imagen, mama y paciente.
Puntuación de referencia 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. La aplicación 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 a partir del algoritmo
de valoración volumétrica de Quantra descrito anteriormente. Selecciona píxeles (en
función de los valores de Hd calculados por el algoritmo de valoración volumétrica) que
puedan representar tejido denso significativo. El área de los píxeles de la densidad
seleccionada es la base para las valoraciones del área.
Área de densidad mamaria (Abd)
La aplicación 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, la aplicación Quantra excluye el músculo pectoral de la estimación
del área mamaria total utilizada en el cálculo del valor de Abd.
3.4 Categorías de composición mamaria
Categoría de densidad mamaria de Quantra: fraccional (qDC)
La aplicación Quantra asigna la densidad volumétrica de la mama estimada a valores de
qDC, una estimación de la composición general de la mama con respecto a la población
de referencia. El valor qDC 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.
Categoría de densidad mamaria de Quantra (QDC)
El valor de QDC se obtiene tras redondear el valor de qDC al valor del número entero
más cercano y, a continuación, convertir los valores de 1, 2, 3 y 4 en a, b, c y d,
respectivamente. Proporciona una estimación de la composición general de la mama.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 21
3.5 Combinación de resultados de Quantra
La aplicación 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 la valoración de Quantra. Esta operación excluye las imágenes de
compresión o focalizadas, y las magnificadas, de vistas parciales y en las que se
visualicen implantes. La aplicación 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, la aplicación Quantra los combina en resultados
por mama. La aplicación Quantra combina los resultados de vistas ortogonales (p. ej.,
LCC y LMLO) mediante el modo y orden siguientes:
Método
Vbd
Toma la media de los valores por imagen de las vistas CC y
MLO.
Vb
Toma la media de los valores por imagen de las vistas CC y
MLO.
Vd
Multiplica el resultado de Vbd por mama por el resultado
de Vb por mama.
Abd, Vbd-Score, Vd-
score
Toma la media de los valores por imagen de las vistas CC y
MLO.
qDC
Convierte el resultado de Vbd por mama mediante la
asignación de categorías de composición de Vbd para
mama.
QDC
Redondea el valor de qDC por mama*.
*Los resultados se obtienen tras redondear el valor de qDC al valor del número entero
más cercano y, a continuación, convertir los valores de 1, 2, 3 y 4 en a, b, c y d,
respectivamente.
Resultados por paciente
La aplicación Quantra combina los resultados izquierdo y derecho por mama con los
resultados producidos por paciente mediante el modo y orden siguientes:
Método
Vbd
Toma la media de los valores por mama de los senos
derecho e izquierdo.
Vb
Suma los valores por mama de los senos derecho e
izquierdo.
MAN-04768-301 Rev. 001
Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 22
Vd
Multiplica el resultado de Vbd por paciente por el
resultado de Vb por paciente.
Abd
Toma la media de los valores por mama de los senos
derecho e izquierdo.
Vb-Score, Vd-score
Toma la media de los valores por mama de los senos
derecho e izquierdo.
qDC
Convierte el resultado de Vbd por paciente mediante la
asignación de categorías de composición de Vbd para
mama.
QDC
Redondea el valor de qDC por paciente*.
*Los resultados se obtienen tras redondear el valor de qDC al valor del número entero
más cercano y, a continuación, convertir los valores de 1, 2, 3 y 4 en a, b, c y d,
respectivamente.
En los estudios unilaterales, la aplicación Quantra muestra los valores por mama.
MAN-04768-301 Rev. 001
Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 23
3.6 Intervalos de resultados de Quantra
En la siguiente tabla se indican los intervalos de los resultados generados por la
aplicación Quantra.
Medir
Descripción
Intervalo
nominal
Unidades
Notas
Vd
Volumen del tejido denso
De 0 al
tamaño
de la mama
cm
3
Normalmente mucho
menor que el tamaño
de la mama
Vb
Volumen de la mama
De 0 al
tamaño
de la mama
cm
3
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 referencia 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 situará dentro de 3
desviaciones típicas de
la media
Vd-score
Puntuación de referencia del
volumen del tejido denso:
diferencia existente entre el
valor de Vd de la paciente y la
media de Vd de la población de
referencia
De −3 a +3
Número de
desviaciones
típicas de la
media
El 99,73 % de los datos
se situará dentro de 3
desviaciones típicas de
la media
qDC
Fracción que representa los
valores de densidad
volumétrica de la mama en
Quantra asignados al índice
cuartil en función de la
distribución de la composición
mamaria de la población de
referencia
≥ 0,5 y
≤ 4,5
Sin unidades
Variable continua
QDC Categorías de composición
mamaria generadas en Quantra
a, b, c, d Sin unidades La aplicación Quantra
calcula la categoría de
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 24
mediante redondeo del valor
qDC
la composición
mamaria en función del
porcentaje del tejido
denso de la mama.
Actualmente, no
considera los patrones
parenquimatosos.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 25
3.7 Ejemplos de resultados de Quantra
En esta sección se proporcionan 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.
Note: La visualización de los resultados de Quantra varía según la implementación de
estos en la estación de trabajo de revisión diagnóstica.
Figura 5: Resultados por imagen de Quantra
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 26
Figura 6: Resultados por mama de Quantra
Figura 7: Resultados por paciente de Quantra
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
Página 27
La mayoría de las estaciones de trabajo pueden mostrar los resultados en el nuevo
formato DICOM Secondary Capture Image (predeterminado):
Figura 8: Resultados en 2D de Quantra en el nuevo formato DICOM SC Image (predeterminado)
Figura 9: Resultados en 3DTM de Quantra en el nuevo formato DICOM SC Image (predeterminado)
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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Nota: Los valores del umbral de densidad volumétrica de la categoría de densidad
mamaria de Quantra varían levemente en las imágenes 2D y 3DTM. Los valores del
umbral son mayores en las imágenes 3DTM. La diferencia en los valores del umbral es
asegurar que los
resultados de ambos tipos de imágenes se optimicen en función de una
base de datos interna independiente de estudios Combo.
La mayoría de las estaciones de trabajo también pueden mostrar los resultados en el
formato DICOM Secondary Capture Image original con tabulaciones (opcional):
Nota: Si prefiere los resultados SC de Quantra en el formato tabular original, póngase
en contacto con el servicio de asistencia técnica de Hologic.
Figura 10: Resultados en 2D de Quantra en el formato DICOM SC Image original (tabular)
Figura 11: Resultados en 3DTM de Quantra en el formato DICOM SC Image original (tabular)
En determinados estudios, como los siguientes, la aplicación Quantra no podrá mostrar
resultados:
• En estudios incompletos, la aplicación Quantra mostrará una celda vacía en las
columnas correspondientes.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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• En el caso de imágenes que no se puedan procesar, la aplicación Quantra mostrará
una raya (—).
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 de Quantra como de la estación de trabajo de revisión.
3.8 Visualización temporal de resultados de Quantra
La estación de trabajo 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:
Figura 12: Visualización temporal de Quantra en estaciones de trabajo SecurView
Para utilizar la función de visualización temporal, el objeto de Quantra DICOM SR del
examen anterior debe poder recuperarse del PACS.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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3.9 llustraciones de las categorías de densidad mamaria de
Quantra
En esta sección se muestran imágenes de un caso típico de cada categoría de densidad
mamaria de Quantra seguidas de los resultados de Quantra de cada caso tal como
aparecen en la estación de trabajo SecurView de Hologic.
a: principalmente con grasa
Las mamas pueden estar compuestas de poca densidad fibroglandular y principalmente
contienen grasa.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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b: densidad fibroglandular dispersa
Las mamas pueden estar compuestas de densidad fibroglandular dispersa.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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c: densidad predominantemente fibroglandular
Las mamas pueden estar compuestas de densidad predominantemente fibroglandular
que posiblemente oculte pequeñas lesiones.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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d: densidad casi completamente fibroglandular
Las mamas pueden estar compuestas casi completamente de densidad
fibroglandular, lo cual posiblemente reduzca la sensibilidad a las mamografías.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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3.10 Imágenes atípicas
Algunas imágenes atípicas pueden afectar a los resultados de Quantra. En la tabla
siguiente se proporcionan explicaciones y recomendaciones para estas situaciones:
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 la aplicación Quantra sobrestime el volumen
de tejido denso.
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.
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: La aplicación Quantra está diseñada 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.
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 la aplicación Quantra sobrestime el
volumen de tejido denso.
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: La aplicación Quantra depende de la detección de
grasa para llevar a cabo algunos de sus ajustes internos. En
dichos casos, la aplicación Quantra podría subestimar el volumen
de tejido denso.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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Recomendación: Valide mediante valoración visual.
Efectos de compresión:
Imagen de la mama que
muestra compresión
insuficiente y desigual
debido a la inclinación
excesiva o invertida de la
pala de compresión.
Explicación: Las imágenes tomadas con una inclinación invertida
de la pala de compresión (es decir, que la compresión es más
estrecha en la pared torácica y más gruesa hacia la parte
delantera de la mama) pueden producir valores de Quantra
incorrectos. Si la pala de compresión está excesivamente
inclinada hacia la parte delantera de la mama, también puede
producir valores de Quantra incorrectos. Estos problemas se
deben a las bolsas de aire que normalmente se producen por la
falta de contacto entre la mama y las palas de compresión.
Recomendación: Valide mediante valoración visual.
3.10.1 Ejemplos de imágenes atípicas
Dobleces de la piel y bolsas de aire
MAN-04768-301 Rev. 001
Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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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 la aplicación Quantra
sobrestime el volumen de tejido denso.
En este ejemplo, los dobleces en la región axilar y la región submamaria (marcadas con
flechas amarillas) forman las bolsas de aire. El doblez axilar provoca una densidad
positiva y una negativa lo que impide que el tejido mamario toque el detector. El doblez
abdominal de la imagen provoca un grosor e impide que el tejido mamario toque el
detector.
En esos casos, la aplicación Quantra normalmente sobrestima la densidad mamaria.
Mamas densas
Explicación: La aplicación Quantra depende de la detección de grasa para llevar a cabo
algunos de sus ajustes internos. En dichos casos, la aplicación Quantra podría subestimar
el volumen de tejido denso.
En estos ejemplos, el tejido mamario presenta poca o ninguna grasa. Puesto que el
algoritmo de Quantra se basa en la detección del tejido adiposo para calcular la cantidad
de tejido denso, la ausencia de grasa en la imagen puede provocar que la aplicación
Quantra subestime la cantidad de tejido denso en la mama.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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Efectos de compresión
En este ejemplo se muestra la compresión insuficiente de la parte anterior de la mama, lo
que puede producir resultados incorrectos de Quantra.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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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. El valor
modal (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 qDC (categoría de densidad mamaria de
Quantra: fraccional).
En los siguientes diagramas de cajas se muestran los resultados de estas comparaciones
relativos a los valores de Abd y Vbd.
Figura 13: Valores de Abd frente al valor modal de las puntuaciones de los 15 radiólogos
Figura 14: Valores de Vbd frente al valor modal de las puntuaciones de los 15 radiólogos
Tal como se muestra en el diagrama de Vbd, los resultados de BI-RADS incluyeron parte
de tejido denso incluso en mamas que predominantemente presentan grasa abundante
(ya que siempre habrá tejido denso volumétrico medible presente). Este fenómeno no se
observa en el diagrama de Abd porque esta pequeña cantidad de tejido denso suele
situarse por debajo del umbral de inclusión de Abd.
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Capítulo 3: Descripción de los algoritmos
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En la siguiente imagen se presenta un diagrama de dispersión de qDC en comparación
con los valores medios de BI-RADS de los 15 radiólogos. El coeficiente de correlación de
Pearson (PCC) de ambas variables continuas es de 0,86.
Figura 15: Valores de qDC en comparación con la media de puntuaciones de los 15 radiólogos
Los valores de Vbd-score y Vd-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 de mamografía digital de Hologic, GE y Siemens.
Medir
Tipo de
correlación
PCC de Hologic
n=5619
PCC de GE
n=2417
PCC de
Siemens
n=161
Vd-score
CC/MLO
0,96
0,87
0,78
L/R
0,97
0,89
0,86
Vbd-score
CC/MLO
0,81
0,88
0,73
L/R
0,85
0,85
0,81
Página 41
4: Índice
A
advertencias
de Quantra • 10
área, valoraciones • 19
atención al cliente, recursos • 4
B
BI-RADS • 3
comparación con Quantra • 29
C
clínico, flujo de trabajo
con Quantra • 4, 20
D
de Quantra
Sistema Senographe • 10, 38
DICOM • 9
encabezado • 12
E
especificaciones de la imagen • 12
de Quantra • 10
especificaciones del servidor • 7
estaciones de trabajo de adquisición
de Quantra • 10
estaciones de trabajo de revisión
de Quantra • 10
examen, vistas
con Quantra • 4, 20
F
formación • 3
I
Imágenes atípicas • 33
Imágenes de C-View en 2D • 4
imágenes de vistas parciales
con Quantra • 4, 20
implantes mamarios
con Quantra • 4, 20
M
mamografía digital • 3, 9, 10, 12, 15
Mamografías en 3D de Hologic • 5, 12
modificadores de vista
con Quantra • 4, 20
P
precauciones
de Quantra • 10
procesamiento de imágenes
por Quantra • 9
Proyección de centro en 2D • 10
prueba de rendimiento, algoritmo • 38
Q
Quantra
descripción de algoritmos • 15
descripción general de • 5
especificaciones de la imagen • 12
selección de vistas para el procesamiento • 5
ventajas de • 6
R
requisitos, hardware • 7
resultados de Quantra
área, valoraciones • 19
combinado • 20
ejemplos de la estación de trabajo SecurView •
24
formato de salida • 9
temporal • 28
resultados temporales
de Quantra • 10
revisión diagnóstica SecurView
estaciones de trabajo • 24
S
Siemens AG
sistema Mammomat Novation • 10, 38
sistema Selenia FFDM • 10, 38
sistemas FFDM
de Quantra • 10
Página 42
V
vistas aumentadas • 4
vistas compatibles
de Quantra • 10
vistas de compresión de detalle • 4
vistas de división • 4
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Hologic Quantra Guía del usuario

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