Одновременный поиск образований и кальцинатов при скрининге рака молочной железы

Краткое содержание

Такая задача, как скрининг рака молочной железы (маммография), может быть описана как задача «гибридного поиска». В основных задачах визуального поиска наблюдатели ищут цель среди отвлекающих факторов, которые не являются целью. В гибридном поиске наблюдатели ищут два или более типов целей. В маммографии наблюдатели ищут массы, кальцификации («кальцинаты») и некоторые другие признаки рака, такие как архитектурные искажения. В этом эксперименте исследователи создали симулированную версию маммографии, в которой наблюдатели, не являющиеся экспертами (не радиологами), могут искать симулированные массы и камни. Существует два типа стимулов: 2D-версия (например, рентген) и 3D-версия (например, результат цифрового томосинтеза груди — DBT). Возникает вопрос, лучше ли спрашивать о массах и вычислениях отдельно (сначала одно, потом другое) или просто позволить наблюдателям искать и то, и другое одновременно.

Расширенный протокол

ПРИМЕЧАНИЕ. Эта регистрация связана с регистрацией человека в ASSIST. Это, в свою очередь, является частью гранта NCI, CA207490. Грант описывает многие предлагаемые эксперименты и отмечает, что многие другие могут быть проведены в качестве последующих исследований. По предложению NIH исследователи сгруппировали эти исследования в три «исследования», каждое из которых охватывало несколько экспериментов. Описанный здесь эксперимент является частью «Исследования ID 386409 Проекты 1,2,3: Эксперименты с неэкспертами». Невозможно зарегистрировать набор экспериментов через систему PRS в CT.gov и невозможно подать годовой отчет на грант (RPPR) без номера NCT для проектов, которые начали набор участников. Соответственно, исследователи описывают здесь один эксперимент, который будет частью пакета исследований «Проект 2».

Эти эксперименты берут то, что известно о задачах «гибридного поиска» из лаборатории, и применяют это к клинической маммографии. Задачи гибридного поиска — это задачи, которые включают в себя одновременный поиск нескольких типов целей (например, ищите эту подушку и любое животное в сцене перед вами).

Стандартную 2D маммографию и 3D DBT можно рассматривать как гибридные поисковые задачи. То есть маммографию можно рассматривать как гибридный поиск новообразований и кальцификации. Как оптимально выполнить эту задачу? Должны ли читатели искать оба типа целей одновременно или их должны попросить искать один тип цели, а затем другой. Вполне вероятно, что последовательный подход повышает точность, но требует некоторого времени. Исследователи проверят эту гипотезу о «компромиссе между скоростью и точностью».

Исследователи разработали версию задачи 2D-маммографии, которую можно выполнять на неспециалистах. Паренхима молочной железы моделируется шумом 1/fk (k=1,8–2,8). К этому фону могут добавляться искусственные массы и кальцификации (кальцинаты). Массы представляют собой относительно низкоконтрастные пятна, которые считаются «плохими», если они имеют много неправильных бугорков, и доброкачественными, если они более гладкие. Накипи ярче, контраст выше, пятна мелкие. Они считаются доброкачественными, если они не образуют скопление близлежащих пятен на изображении. Задача задумана сложной. Целью является производительность, обеспечивающая значение d' в диапазоне от 2,0 до 2,5. Плохие и доброкачественные стимулы выбираются из равномерно распределенных наборов стимулов. Для масс, когда цель «плохая», плохая масса выбирается случайным образом из 5 уровней шероховатости. То же правило применяется для выбора мягких стимулов из пяти менее неровных уровней. Для кальцификации количество пикселей в кластере выбирается случайным образом в диапазоне от 4 до 12.

В первом эксперименте необходимо проверить четыре условия:

1. Искать массы в одиночку
2. Искать только расчеты
3. Ищите оба вместе
4. Поиск одного за другим (mass -> calc) или (calc -> mass)

Кроме того, есть два разных способа представления четырех условий. Их можно рассматривать как две части исследования. Либо участники могли видеть каждое состояние в блоке из 100 испытаний, либо четыре состояния можно было смешать в один набор из 400 испытаний (с перерывами через каждые 100 испытаний, чтобы поддерживать постоянный темп эксперимента).

В начальном эксперименте целевая распространенность будет составлять 60%. В будущих экспериментах будет проверена более низкая распространенность. Интересующие меры - это точность и RT, и наиболее интересный вопрос заключается в том, дает ли последовательное условие какие-либо преимущества, которые могут стоить предполагаемых затрат во времени.

3D-версия похожа на 2D-версию, за исключением того, что создается объем шума 1/fk, а массы и вычисления добавляются так, что они исчезают и исчезают из поля зрения, когда наблюдатель прокручивает «срезы» 3D-объема. Это имитирует DBT.