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Reproducibility of Breast Density and Background Parenchymal Enhancement Grading on Contrast-Enhanced Mammography With AI Support: A Retrospective Single-Centre Study (BD/BPE_CEM)

31. Oktober 2026 aktualisiert von: Graziella di Grezia

Beyond Cancer Detection: An AI Framework for Multidimensional Risk Profiling on Contrast-Enhanced Mammography Acronym: AI-CEM-RISK

Retrospective single-centre observational study in women who underwent contrast-enhanced mammography (CEM). It assesses the reproducibility of breast density (BD) and background parenchymal enhancement (BPE) grading by five radiologists with and without AI support, develops linear regression and deep neural network (DNN) models to predict BD and BPE, tests BD prediction on an external public dataset, and explores a multi-output DNN as a proof of concept for proxy estimates of bone mineral density and systolic blood pressure. This is a secondary analysis of the cohort also described in NCT06838117 and NCT06838130.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Women referred for diagnostic CEM at the Interventional Breast Unit of P.O. "A. Perrino", Brindisi, were analyzed. Five breast radiologists independently graded BD (BI-RADS A-D) and BPE (minimal to marked) and consensus served as ground truth. Linear regression and a DNN were compared with a simple linear baseline. Inter-reader agreement was measured with Fleiss' kappa. The external validation used 500 BI-RADS C/D cases from VinDr-Mammo and was restricted to density endpoints. The multi-output analysis was hypothesis-generating; bone density and blood pressure outputs are proxy estimates, not measured values.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

213

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

      • Brindisi, Italien, 72100
        • Perrino Hospital

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

28 Jahre bis 80 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Weiblich

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

From 314 women who underwent CEM between January 2022 and December 2023 at P.O. "A. Perrino", Brindisi, 213 met the eligibility criteria.

Beschreibung

Inclusion Criteria: women aged 28-80 years referred for CEM for diagnostic work-up; histopathology available for BI-RADS 4/5 findings; inclusion not restricted to malignant cases.

Exclusion Criteria: previous history of malignancy; breast biopsy within three weeks before imaging; contraindications to iodinated contrast medium; incomplete imaging records.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: COHORT
  • Zeitperspektiven: RETROSPECTIVE

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Women undergoing CEM for diagnostic work-up

Women aged 28-80 years referred for CEM at the Interventional Breast Unit, P.O. "A. Perrino", Brindisi. Histopathology was available for BI-RADS 4/5 findings.

Diagnostic Test: contrast-enhanced mammography (Senographe Pristina, GE Healthcare), performed as routine care. Other: AI-assisted grading of breast density and BPE (linear regression and deep neural network).

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Inter-reader agreement for breast density and BPE grading, without and with AI support
Zeitfenster: Retrospective reading sessions on examinations performed between January 2022 and December 2023

Fleiss' kappa among five radiologists for BD and for BPE, baseline versus AI-assisted reading.

Retrospective reading sessions on examinations performed between January 2022 and December 2023

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Prediction error (mean squared error) of linear regression and DNN versus a simple linear baseline, for BD and BPE
Zeitfenster: Retrospective reading sessions on examinations performed between January 2022 and December 2023
Retrospective reading sessions on examinations performed between January 2022 and December 2023
Classification performance (AUC, precision, recall, F1-score) of the models
Zeitfenster: Retrospective reading sessions on examinations performed between January 2022 and December 2023
Retrospective reading sessions on examinations performed between January 2022 and December 2023
External validation on 500 VinDr-Mammo BI-RADS C/D cases: MSE, R² and AUC for breast density
Zeitfenster: Retrospective reading sessions on examinations performed between January 2022 and December 2023
Retrospective reading sessions on examinations performed between January 2022 and December 2023

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Mitarbeiter

Ermittler

  • Studienstuhl: Gianluca Gatta, medicine and surgery, University of Campania Luigi Vanvitelli
  • Hauptermittler: Graziella Di Grezia, medicine and surgery, Link Campus University

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. Januar 2022

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2023

Studienabschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

15. Februar 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

15. Februar 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

20. Februar 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

3. November 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

31. Oktober 2026

Zuletzt verifiziert

1. Oktober 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • T_3_2025

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Data are available upon request from the corresponding author

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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