Beoordeling van screeningsmammogrammen met behulp van neurale netwerken

- With digital mammography it is possible to assist radiologists in breast cancer screening with computers to improve their reading performance.

- The need for this has been demonstrated by studies showing a large variability in skill of radiologists reading mammograms.

- Moreover, retrospective studies show that a significant number of cancers are clearly visible on earlier screening mammograms, even for ‘trained’ computers.

- Methods for automated detection of breast cancer in mammograms often use artificial neural networks. These are ‘trained’ to recognize abnormal mammographic areas using a large database of known cases.

- For detection of microcalcification clusters very reliable algorithms exist, with such high sensitivity that radiologists can limit their search to areas that have been marked ‘suspect’ by the computer.

- The development of methods to recognize malignant masses is much more difficult, but ample progress has been achieved in recent years.

Samenvatting

- Door digitalisatie van de mammografie wordt het mogelijk radiologen in het bevolkingsonderzoek te ondersteunen met computertechnologie bij het opsporen van borstkanker.

- Dat hieraan behoefte bestaat, blijkt uit onderzoek waarin een grote variabiliteit van de radiologische beoordeling van mammogrammen wordt aangetoond.

- Daarnaast blijkt retrospectief dat carcinomen vaak al zichtbaar zijn op voorgaande screeningsmammogrammen van patiënten, zelfs voor daartoe ‘getrainde’ computers.

- Methoden voor automatische detectie van verdachte patronen in mammogrammen maken veelal gebruik van kunstmatige neurale netwerken. Door het aanbieden van een groot aantal voorbeelden van mammogrammen met tumoren en normaal weefsel kunnen dergelijke netwerken ‘leren’ om afwijkingen te herkennen.

- Voor detectie en beoordeling van microcalcificatieclusters heeft de techniek inmiddels zo'n hoge sensitiviteit dat radiologen zich bij het zoeken kunnen richten op een beperkt aantal gebieden die de computer aanwijst.

- Het ontwikkelen van methoden voor herkenning van tumorschaduwen blijkt aanzienlijk moeilijker te zijn, maar ook op dat terrein is de laatste jaren grote vooruitgang geboekt.