Massojen ja kalkkeutumien etsiminen samanaikaisesti rintasyövän seulonnassa

Lyhyt yhteenveto

Tehtävä, kuten rintasyövän seulonta (mammografia), voidaan kuvata "hybridihakutehtäväksi". Visuaalisissa perushakutehtävissä tarkkailijat etsivät kohdetta häiriötekijöistä, jotka eivät ole kohteena. Hybridihaussa tarkkailijat etsivät kahta tai useampaa kohdetyyppiä. Mammografiassa tarkkailijat etsivät massoja, kalkkeutumia ("calc") ja joitain muita syövän merkkejä, kuten arkkitehtonisia vääristymiä. Tässä kokeessa tutkijat ovat luoneet simuloidun version mammografiasta, jossa ei-asiantuntijat (ei-radiologit) tarkkailijat voivat etsiä simuloituja massoja ja laskoksia. On olemassa kahdenlaisia ​​ärsykkeitä, 2D-versio (kuten röntgenkuva) ja 3D-versio (kuten Digital Breast Tomosynthesis -DBT:n tulos). Kysymys kuuluukin, onko parempi kysyä massoista ja laskelmista erikseen (ensin toinen, sitten toinen) vai antaa tarkkailijoiden etsiä molempia yhtä aikaa.

Laajennettu protokolla

HUOMAA: Tämä rekisteröinti on linkitetty ihmiskohteiden rekisteröintiin ASSISTissa. Se puolestaan ​​on osa NCI-apurahaa, CA207490. Apuraha kuvaa monia ehdotettuja kokeita ja huomauttaa, että monia muita voitaisiin tehdä jatkotutkimuksina. NIH:n ehdotuksesta tutkijat ryhmittelivät nämä tutkimukset kolmeen "tutkimukseen", joista jokainen kattoi useita kokeita. Tässä kuvattu kokeilu on osa "Study ID 386409 Projects 1,2,3: Experiments with Non experts" -tutkimusta. Kokeilusarjaa ei voi rekisteröidä PRS-järjestelmän kautta CT.gov-sivustolle, eikä apurahasta (RPPR) ole mahdollista tehdä vuosiraporttia ilman NCT-numeroa projekteille, jotka ovat alkaneet kerätä osallistujia. Näin ollen tutkijat kuvaavat tässä yhtä koetta, joka olisi osa "Project 2" -tutkimuspakettia.

Nämä kokeet ottavat laboratoriosta sen, mikä tiedetään "hybridihakutehtävistä", ja soveltavat sitä kliiniseen mammografiaan. Hybridihakutehtävät ovat tehtäviä, joissa etsitään useampaa kuin yhtä kohdetyyppiä samanaikaisesti (esim. etsi tätä tyynyä ja mitä tahansa edessäsi olevaa eläintä).

Tavallista 2D-mammografiaa ja 3D DBT:tä voidaan pitää hybridihakutehtävinä. Toisin sanoen mammografiaa voidaan pitää massojen ja kalkkeutumien hybridihakuna. Mikä on optimaalinen tapa suorittaa tämä tehtävä? Pitäisikö lukijoiden etsiä molempia kohdetyyppejä samanaikaisesti vai pyytää heitä etsimään toinen kohdetyyppi ja sitten toinen. On todennäköistä, että peräkkäinen lähestymistapa parantaa tarkkuutta, mutta jossain ajassa. Tutkijat testaavat hypoteesin "nopeuden/tarkkuuden kompromissista".

Tutkijat ovat kehittäneet 2D-mammografiatehtävästä version, joka voidaan suorittaa ei-asiantuntijoilla. Rintojen parenkyymaa simuloidaan 1/fk-kohinalla (k=1,8 - 2,8). Tähän taustaan ​​voidaan lisätä keinotekoisia massoja ja kalkkeutumia (calc). Massat ovat suhteellisen matalakontrastisia täpliä, joita pidetään "pahoina", jos niissä on paljon epäsäännöllisiä kuoppia, ja hyvänlaatuisia, jos ne ovat tasaisempia. Kalkit ovat kirkkaampia, suurempi kontrasti, pieniä pilkkuja. Näitä pidetään hyvänlaatuisina, elleivät ne muodosta rypälettä kuvassa läheisistä pisteistä. Tehtävä on suunniteltu vaikeaksi. Tavoitteena on suorituskyky, joka tuottaa d'-arvon välillä 2,0-2,5. Huonot ja hyvänlaatuiset ärsykkeet valitaan tasaisesti jakautuneista ärsykesarjoista. Massalle, kun kohde on 'huono', huono massa valitaan satunnaisesti viidestä kuoppaisuustasosta. Samaa sääntöä sovelletaan hyvänlaatuisten ärsykkeiden valintaan viideltä vähemmän kuoppaiselta tasolta. Kalkkeutumia varten klusterin pikselien määrä valitaan satunnaisesti välillä 4-12.

Ensimmäisessä kokeessa on testattava neljä ehtoa:

1. Etsi massoja yksin
2. Etsi calcs yksin
3. Etsi molemmat yhdessä
4. Hae peräkkäin (massa -> lask.) tai (lask. -> massa)

Lisäksi neljä ehtoa voidaan esittää kahdella eri tavalla. Näitä voidaan pitää tutkimuksen kahdena haarana. Joko osallistujat pystyivät näkemään kunkin tilan 100 kokeen lohkossa tai neljä ehtoa voidaan sekoittaa yhdeksi 400 kokeen sarjaksi (taukoilla joka 100 koe, jotta kokeen tahti pysyisi johdonmukaisena).

Ensimmäisessä kokeessa tavoiteesiintyvyys on 60 %. Tulevissa kokeissa testataan pienempi esiintyvyys. Mielenkiintoisia mittareita ovat tarkkuus ja RT, ja mielenkiintoisin kysymys on, tuottaako peräkkäinen ehto mitään etuja, jotka voisivat olla ajassa oletettujen kustannusten arvoisia.

3D-versio on kuin 2D-versio, paitsi että luodaan 1/fk-kohinamäärä ja lisätään massoja ja laskelmia niin, että ne haalistuvat ja häviävät näkyvistä, kun tarkkailija selaa "viipaleita" 3D-tilavuuden läpi. Tämä simuloi DBT:tä.