Avaliação quantitativa da imagem do espectro de difusão no câncer de mama

Este projeto pretende coletar prospectivamente pacientes com suspeita de tumores malignos da mama por meio de ultrassonografia ou mamografia. Após a varredura de ressonância magnética de rotina, todos os pacientes foram submetidos à varredura de seqüência de espectro de difusão (DSI). Os critérios de inclusão foram os seguintes: (1) o câncer de mama foi confirmado por cirurgia ou biópsia. (2) diagnóstico patológico de receptor de estrogênio (ER), receptor de progesterona (PR), fator de crescimento epidérmico humano 2 (HER-2), Ki-67 e estado de invasão de vasos linfáticos (LVI) no câncer de mama. (3) exames de ressonância magnética e DSI de rotina foram realizados dentro de uma semana antes do exame patológico. Os critérios de exclusão foram os seguintes: (1) pacientes que receberam tratamento antes do escaneamento DSI; (2) pacientes submetidas a biópsia de tumor de mama dentro de duas semanas antes da aquisição da imagem DSI; (3) resultados de patologia de massas mamárias foram outras doenças além do câncer de mama. (4) o pós-processamento de dados DSI não pode ser executado devido à baixa qualidade da imagem, como artefatos de movimento.

Os dados de RM da mama foram coletados em um scanner 3T MR (Magnetom skyra, Siemens Healthcare, Erlangen, Alemanha). Todos os participantes usaram esquemas padronizados de ressonância magnética de mama, incluindo imagens ponderadas em T2 (T2WI), imagens ponderadas em T1 (T1WI), imagens ponderadas em difusão (DWI), DSI e realce dinâmico de contraste (DCE). Um total de 22 parâmetros quantitativos GSI foram derivados do software NeudiLab, baseado na plataforma de código aberto DIPY (imagens de difusão em Python, http://nipy.org/dipy). A correlação entre os parâmetros quantitativos DSI e os índices patológicos (ou seja, ER, PR, HER-2, Ki-67 e LVI) foi avaliada pela análise de correlação de Spearman. Os preditores independentes dos parâmetros quantitativos GSI para discriminação de diferentes características patológicas no câncer de mama foram determinados pela análise de regressão logística. O desempenho preditivo dos parâmetros quantitativos do DSI para diferenças nas classificações patológicas foi avaliado pelas curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) e suas respectivas áreas sob as curvas (AUCs).