乳がん検診で腫瘤と石灰化を同時に検索

簡単な概要

乳がん検診 (マンモグラフィー) のようなタスクは、「ハイブリッド検索」タスクと言えます。 基本的な視覚探索タスクでは、観察者はターゲットではない妨害物質の中からターゲットを検索します。 ハイブリッド検索では、オブザーバーは 2 つ以上のターゲット タイプを検索します。 マンモグラフィーでは、観察者は腫瘤、石灰化（「石灰化」）、および構造的な歪みなどの癌のその他の兆候を探します。 この実験では、研究者らは、専門家ではない (放射線科医ではない) 観察者が模擬の腫瘤と計算を探すことができる模擬バージョンのマンモグラフィーを作成しました。 刺激には、2D バージョン (X 線など) と 3D バージョン (デジタル乳房トモシンセシス - DBT の出力など) の 2 種類があります。 ここで問われているのは、質量と計算について別々に (最初に 1 つ、次にもう 1 つ) 尋ねる方が良いのか、それとも観察者に両方を同時に調べさせる方が良いのかということです。

拡張プロトコル

注: この登録は、ASSIST の被験者の登録にリンクされています。 これは、NCI 助成金 CA207490 の一部です。 この助成金では、提案されている多くの実験について説明しており、他の多くの実験が追跡研究として行われる可能性があることにも言及しています。 NIH の提案により、研究者らはこれらの研究を 3 つの「研究」にグループ化し、それぞれが複数の実験をカバーしました。 ここで説明する実験は、「研究 ID 386409 プロジェクト 1、2、3: 非専門家による実験」の一部です。 CT.gov の PRS システムを介して一連の実験を登録することはできません。参加者を集め始めたプロジェクトについては、NCT 番号なしで助成金の年次報告書 (RPPR) を提出することもできません。 したがって、研究者らはここで、一連の研究「プロジェクト 2」の一部となる 1 つの実験について説明しています。

これらの実験は、研究室からの「ハイブリッド検索」タスクについて既知のことを取り入れて、それを臨床マンモグラフィーに適用します。 ハイブリッド検索タスクは、複数の種類のターゲットを同時に検索するタスクです (例: この枕と目の前のシーンで動物を探してください)。

標準的な 2D マンモグラフィーと 3D DBT は、ハイブリッド検索タスクと考えることができます。 つまり、マンモグラフィーは、腫瘤と石灰化のハイブリッド検索と考えることができます。 このタスクを実行する最適な方法は何ですか? 読者は両方のタイプのターゲットを同時に検索する必要がありますか、それとも 1 つのターゲット タイプを検索してからもう一方のターゲット タイプを検索するように指示されるべきでしょうか。 逐次的なアプローチにより精度は向上する可能性がありますが、ある程度の時間的コストがかかります。 研究者らは、「速度と精度のトレードオフ」という仮説を検証する予定です。

研究者らは、専門家でなくても実行できるバージョンの 2D マンモグラフィー タスクを開発しました。 乳房実質は 1/fk ノイズ (k=1.8 ～ 2.8) でシミュレートされます。 人工の塊と石灰化 (calc) をこの背景に追加できます。 塊は比較的コントラストの低い塊であり、不規則な隆起が多数ある場合は「不良」とみなされ、滑らかな場合は良性であると見なされます。 カルクはより明るく、コントラストが高く、小さなスポットです。 これらは、画像内の近くのスポットのクラスターを形成しない限り、良性であると見なされます。 このタスクは難しくなるように設計されています。 目標は、2.0 ～ 2.5 の範囲の d' 値を生み出すパフォーマンスです。 悪い刺激と良性の刺激は、均一に分布した刺激セットから選択されます。 マスの場合、ターゲットが「悪い」場合、悪いマスは 5 段階の凹凸からランダムに選択されます。 同じルールが、凹凸の少ない 5 つのレベルから良性の刺激を選択する場合にも適用されます。 石灰化の場合、クラスター内のピクセル数は 4 ～ 12 の間でランダムに選択されます。

最初の実験ではテストする条件が 4 つあります。

1. 大衆だけを検索する
2. calcs だけを検索する
3. 両方を一緒に検索する
4. 次々に検索 (質量 -> 計算) または (計算 -> 質量)

さらに、4 つの条件を提示するには 2 つの異なる方法があります。 これらは研究の 2 つの部門と考えることができます。 参加者は、100 トライアルのブロックで各条件を確認することも、4 つの条件を 400 トライアルの 1 セットに混合することもできます (実験のペースを一定に保つために 100 トライアルごとに休憩を挟みます)。

最初の実験では、目標の普及率は 60% になります。 今後の実験では、より低い有病率がテストされる予定です。 関心のある尺度は精度と RT であり、最も興味深い問題は、逐次条件が時間の推定コストに見合う利益を生み出すかどうかです。

3D バージョンは 2D バージョンと似ていますが、1/fk ノイズのボリュームが作成され、質量と計算が追加され、観察者が 3D ボリュームの「スライス」をスクロールするときにフェードインしたりフェードアウトしたりする点が異なります。 これは DBT をシミュレートします。