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Clinical Application of Computer-Aided Diagnosis System in Breast Ultrasound: A Prospective Multicenter Study

  • 08.10.2023
  • Original Scientific Report
Erschienen in:

Abstract

Objectives

Ultrasound tends to present very high sensitivity but relatively low specificity and positive predictive value (PPV), which would result in unnecessary breast biopsies. The purpose of this study is to analyze the diagnostic performance of computer-aided diagnosis (CAD) (S-Detect) system in differentiating breast lesions and reducing unnecessary biopsies in non-university hospitals in less-developed regions of China.

Methods

The study was a prospective multicenter study from 8 hospitals. The ultrasound images, and cine, CAD analysis, and BI-RADS were recorded. The accuracy, sensitivity, specificity, PPV, negative predictive value (NPV), and area under the curve (AUC) were analyzed and compared between CAD and radiologists. The Youden Index (YI) was used to determine optimal cut-off for the number of planes to downgrade.

Results

A total of 491 breast lesions were included in the study. Less-experienced radiologists combined CAD was superior to less-experienced radiologists alone in AUC (0.878 vs 0.712, p < 0.001), and specificity (81.3% vs 44.6%, p < 0.001). There was no statistical difference in AUC (0.891 vs 0.878, p = 0.346), and specificity (82.3% vs 81.3%, p = 0.791) between experienced radiologists and less-experienced radiologists combined CAD. With CAD assistance, the biopsy rate of less-experienced radiologists was significantly decreased (100.0% vs 25.6%, p < 0.001), and malignant rate of biopsy was significantly increased (15.0% vs 43.9%, p < 0.001).

Conclusions

CAD system can be an effective auxiliary tool in differentiating breast lesions and reducing unnecessary biopsies for radiologists from non-university hospitals in less-developed regions of China.
Titel
Clinical Application of Computer-Aided Diagnosis System in Breast Ultrasound: A Prospective Multicenter Study
Verfasst von
Ping He
Wen Chen
Ming-Yu Bai
Jun Li
Qing-Qing Wang
Li-Hong Fan
Jian Zheng
Chun-Tao Liu
Xiao-Rong Zhang
Xi-Rong Yuan
Peng-Jie Song
Li-Gang Cui
Publikationsdatum
08.10.2023
Verlag
Springer International Publishing
Erschienen in
World Journal of Surgery / Ausgabe 12/2023
Print ISSN: 0364-2313
Elektronische ISSN: 1432-2323
DOI
https://doi.org/10.1007/s00268-023-07207-x
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