Klinische Wertigkeit computergestützter Analysen in der MR-Mammografie. Ein Vergleich zwischen zwei Systemen und drei Untersuchern mit unterschiedlicher Erfahrung
Ziel: Die klinische Wertigkeit computergestützter Detektionsverfahren („computer-assisted detection”, CAD) in der Magnetresonanz (MR)-Mammografie wird aktuell kontrovers diskutiert. Diese Studie untersuchte, inwieweit farbkodierte CAD-Analysen Radiologen mit unterschiedlicher Erfahrung bei ihrer Befundung von MR-Mammografien unterstützen. Material und Methoden: In diese prospektive Studie wurden 48 Patientinnen mit insgesamt 88 (43 malignen, 45 benignen) Läsionen eingeschlossen. Alle Untersuchungen wurden an einem 1,5 Tesla-Magnetresonanztomografen mit intravenöser Gabe von 0,1 mmol Gadopentetat-Dimeglumin/kg Körpergewicht durchgeführt. Drei Untersucher analysierten die Aufnahmen unabhängig voneinander ohne Kenntnis der klinischen Daten, wobei Observer 1 und 2 deutlich erfahrener als Oberserver 3 in der Befundung von MR-Mammografien waren. Zunächst bewerteten alle Untersucher visuell die Benignität versus Malignität der Läsionen anhand der Klassifikation nach BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System). Dabei gaben sie mittels eines dichotomen Scores (1: unsicher; 2: sicher) ihre subjektive Sicherheit (Konfidenz) bezüglich der jeweiligen BI-RADS-Einstufung an. Im Anschluss erfolgte eine geblindete Auswertung mittels zweier technisch unterschiedlicher CAD-Systeme: Full-time-point (FTP)-Methode (Cadsciences; White Plains, NY, USA) und Dynacad Version 1.1 (Invivo; Pewaukee, WI, USA). Ergebnisse: Nach beiden CAD-Auswertungen bewerteten alle Observer einen höheren Prozentsatz maligner Herdbefunde mit BI-RADS 4 oder 5 (verdächtig bzw. hochverdächtig); die Erhöhung der Sensitivität war jedoch nur für Untersucher 3 statistisch signifikant (p < 0,05). Nach den computerunterstützten Auswertungen beurteilten Untersucher 1 und 2 etwa die gleiche Anzahl benigner Läsionen korrekt als BI-RADS 2. Der Observer 3 klassifizierte nach beiden Analysen einen signifikant geringeren Prozentsatz benigner Befunde als gutartig, d. h. seine Spezifität verringerte sich. Bei allen Untersuchern stieg die subjektive Sicherheit durch die Dynacad-Analysen statistisch signifikant. Die Konfidenz des Observers 3 erhöhte sich auch nach der FTP-Auswertung. Schlussfolgerung: Die computerunterstützte Analyse kann zwar eine klinisch wertvolle zusätzliche diagnostische Hilfe für den Radiologen bei der Interpretation von MR-Mammografien darstellen, verfügt jedoch nicht über das Potenzial, die berufliche Erfahrung des Radiologen zu ersetzen. Purpose: The value of computer-assisted detection (CAD) used in magnetic resonance (MR) mammography in a clinical setting is currently a subject of controversy. This study evaluated the extent to which color-coded CAD systems aid radiologists with different levels of experience in their reading of MR mammographies. Materials and Methods: In this prospective study, 48 patients with a total of 88 lesions (43 malignant, 45 benign) were included. All examinations were performed on a 1.5 Tesla MR scanner with intravenous application of 0.1 mmol gadopentetate dimeglumine/kg body weight. Three readers independently analyzed the images without knowledge of the clinical data; radiologists 1 and 2 were much more experienced in the interpretation of MR mammographies than radiologist 3. Initially, the observers visually categorized the lesions as benign or malignant following classification of BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System). The readers also scored their own confidence level using a dichotome score (1: unsure vs. 2: sure) according to the BI-RADS classification. The images were then analyzed in a blinded manner with two technically different CAD systems: the full-time point (FTP) method (Cadsciences; White Plains, NY, USA) and the Dynacad version 1.1 (Invivo; Pewaukee, WI, USA). Results: After CAD, all three readers classified more malignant lesions as BI-RADS 4 or 5 (suspicious or highly suggestive of malignancy). However, this increase in sensitivity revealed only statistical significance for observer 3 (p < 0.05). After CAD, the two experienced readers categorized about the same quantity of benign lesions correctly as BI-RADS 2. Observer 3 classified less benign lesions as BI-RADS 2 after both CAD analyses; i. e. the specificity decreased. The subjective confidence of all observers increased after analysis with Dynacad. Observer 3 also reported to be more confident after the FTP method. Conclusion: Computer-assisted detection can be a useful additional diagnostic tool for the radiologist in the interpretation of MR mammographies, but does not have the potential to replace the professional experience of a radiologist.