БИ-РАДС

Система отчетности и данных по визуализации молочной железы ( BI-RADS ) — это инструмент обеспечения качества, изначально разработанный для использования в маммографии . Эта система является результатом совместных усилий многих групп здравоохранения, но она опубликована и зарегистрирована под торговой маркой Американского колледжа радиологии (ACR).

Система предназначена для стандартизации отчетности и используется медицинскими работниками для информирования пациентов о риске развития рака молочной железы , особенно для пациентов с плотной тканью молочной железы . В документе основное внимание уделяется отчетам пациентов, используемым медицинскими работниками, а не «отчетам непрофессионалов», предоставляемым пациентам.

Опубликованные документы

BI-RADS публикуется ACR в форме BI-RADS Atlas . По состоянию на 2013 год ^[update] Атлас : разделен на три публикации

Маммография, пятое издание
Ультразвук , второе издание
МРТ , второе издание

Категории оценок

Хотя BI-RADS является системой контроля качества , в повседневном использовании термин BI-RADS относится к категориям оценки маммографии. Это стандартизированные числовые коды, которые обычно назначает радиолог после интерпретации маммограммы. Это обеспечивает краткое и однозначное понимание записей пациентов между несколькими врачами и медицинскими учреждениями. ^[1]

Категории оценки изначально были разработаны для маммографии, а затем адаптированы для использования с результатами МРТ и УЗИ. Краткое описание каждой категории, приведенное ниже, практически идентично для всех трех модальностей.

Категория 6 была добавлена в 4-е издание BI-RADS.

Категории оценки BI-RADS: ^[2]

0: Неполный
1: Отрицательный
2: Доброкачественный
3: Вероятно, доброкачественный
4: Подозрительно
5: Вероятность злокачественного новообразования.
6. Известная злокачественная опухоль, подтвержденная биопсией.

Неполная классификация (BI-RADS 0) требует либо усилий по установлению предшествующих изображений для сравнения, либо перезвона пациенту для дополнительных просмотров и/или снимков более высокого качества. Классификация BI-RADS 4 или 5 требует биопсии для дальнейшей оценки очага поражения. ^[3] Некоторые эксперты считают, что единая классификация BI-RADS 4 не обеспечивает адекватного информирования врачей о риске развития рака, и рекомендуют схему подклассификации: ^[4]

4А: низкая вероятность злокачественного новообразования, вероятность злокачественного новообразования составляет от > 2% до ≤ 10%.
4B: промежуточное подозрение на злокачественное новообразование, вероятность злокачественного новообразования составляет от > 10% до ≤ 50%.
4C: умеренное беспокойство, но не классический вариант злокачественного новообразования, вероятность злокачественного новообразования составляет от > 50% до < 95%.

Категории состава груди

Начиная с 5-го издания BI-RADS: ^[5]

а. Грудь почти полностью жирная.
б. Имеются разбросанные участки фиброжелезистой плотности.
в. Грудь неоднородно плотная, что может скрывать небольшие образования.
д. Грудь чрезвычайно плотная, что снижает чувствительность маммографии.

Автоматизированное извлечение

Автоматические анализаторы были разработаны для автоматического извлечения функций BI-RADS. ^[6]^[7] категории ^[8] и состав груди ^[9] из текстовых отчетов маммографии.

Также доступен автоматический анализатор для вывода окончательной категории BI-RADS, анализирующий только полуформатированный раздел поиска текстового отчета о маммографии. ^[10]

Ссылки

^ Мехрьарди М.З. (2015). «Bi-RADS® для: маммографии и ультразвука (обновленная версия 2013 г.) (доступна загрузка в формате PDF)» . Исследовательские ворота . дои : 10.13140/rg.2.2.24908.82562/1 .
^ Американский колледж радиологии (ACR) Атлас системы отчетов и данных по визуализации молочной железы (Атлас BI-RADS). Рестон, Вирджиния: © Американский колледж радиологии; 2003 г.
^ Практическое руководство ACR по проведению чрескожных интервенционных процедур молочной железы под ультразвуковым контролем Рез. 29; Американский колледж радиологии; 2009 год
^ Сандерс М.А., Роланд Л., Саху С. (2010). «Клинические последствия разделения на подкатегории поражений молочной железы BI-RADS 4, связанных с микрокальцификацией: исследование корреляции радиологии и патологии» . Журнал груди . 16 (1): 28–31. дои : 10.1111/j.1524-4741.2009.00863.x . ПМИД 19929890 . S2CID 9585100 .
^ Д'Орси С.Дж., Сиклс Е.А., Мендельсон Э.Б., Моррис Е.А. и др. (2013). ACR BI-RADS® Атлас, система отчетов и данных по визуализации молочной железы . Рестон, Вирджиния: Американский колледж радиологии.
^ Нассиф Х., Вудс Р., Бернсайд Э., Айвачи М., Шавлик Дж., Пейдж D (2009). «Извлечение информации для интеллектуального анализа клинических данных: пример маммографии» (PDF) . Семинары Международной конференции IEEE по интеллектуальному анализу данных , 2009 г. Майами. стр. 37–42. дои : 10.1109/icdmw.2009.63 . ISBN 978-1-4244-5384-9 . ПМЦ 3676897 . ПМИД 23765123 . {{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )
^ Насиф Х., Кунья Ф., Морейра И.К., Круз-Коррейя Р., Соуза Э., Пейдж Д., Бернсайд Э., Дутра I (2012). «Извлечение особенностей BI-RADS из португальских клинических текстов». Международная конференция IEEE 2012 по биоинформатике и биомедицине . стр. 539–542. дои : 10.1109/bibm.2012.6392613 . ISBN 978-1-4673-2560-8 . ПМЦ 3688645 . ПМИД 23797461 .
^ Сиппо Д.А., Уорден Г.И., Андриоле К.П., Лаксон Р., Икута И., Бердвелл Р.Л., Хорасани Р. (2013). «Автоматическое извлечение категорий окончательной оценки BI-RADS из радиологических отчетов с помощью обработки естественного языка» . Журнал цифровых изображений . 26 (5): 989–994. дои : 10.1007/s10278-013-9616-5 . ПМЦ 3782591 . ПМИД 23868515 .
^ Перча Б., Нассиф Х., Липсон Дж., Бернсайд Э., Рубин Д. (2012). «Автоматическая классификация отчетов маммографии по классу состава ткани молочной железы BI-RADS» . Журнал Американской ассоциации медицинской информатики . 19 (5): 913–916. дои : 10.1136/amiajnl-2011-000607 . ПМЦ 3422822 . ПМИД 22291166 .
^ Банерджи И., Бозкурт С., Алким Э., Сагрейя Х., Куриан А.В., Рубин Д.Л. (01.04.2019). «Автоматический вывод категорий окончательной оценки BI-RADS на основе результатов описательного отчета о маммографии» . Журнал биомедицинской информатики . 92 : 103137. дои : 10.1016/j.jbi.2019.103137 . ПМК 6462247 . ПМИД 30807833 .

Внешние ссылки

[1] Мехрьарди М.З. (2015). «Bi-RADS® для: маммографии и ультразвука (обновленная версия 2013 г.) (доступна загрузка в формате PDF)» . Исследовательские ворота . дои : 10.13140/rg.2.2.24908.82562/1 .

[2] Американский колледж радиологии (ACR) Атлас системы отчетов и данных по визуализации молочной железы (Атлас BI-RADS). Рестон, Вирджиния: © Американский колледж радиологии; 2003 г.

[3] Практическое руководство ACR по проведению чрескожных интервенционных процедур молочной железы под ультразвуковым контролем Рез. 29; Американский колледж радиологии; 2009 год

[pmid19929890-4] Сандерс М.А., Роланд Л., Саху С. (2010). «Клинические последствия разделения на подкатегории поражений молочной железы BI-RADS 4, связанных с микрокальцификацией: исследование корреляции радиологии и патологии» . Журнал груди . 16 (1): 28–31. дои : 10.1111/j.1524-4741.2009.00863.x . ПМИД 19929890 . S2CID 9585100 .

[5] Д'Орси С.Дж., Сиклс Е.А., Мендельсон Э.Б., Моррис Е.А. и др. (2013). ACR BI-RADS® Атлас, система отчетов и данных по визуализации молочной железы . Рестон, Вирджиния: Американский колледж радиологии.

[6] Нассиф Х., Вудс Р., Бернсайд Э., Айвачи М., Шавлик Дж., Пейдж D (2009). «Извлечение информации для интеллектуального анализа клинических данных: пример маммографии» (PDF) . Семинары Международной конференции IEEE по интеллектуальному анализу данных , 2009 г. Майами. стр. 37–42. дои : 10.1109/icdmw.2009.63 . ISBN 978-1-4244-5384-9 . ПМЦ 3676897 . ПМИД 23765123 . {{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )

[7] Насиф Х., Кунья Ф., Морейра И.К., Круз-Коррейя Р., Соуза Э., Пейдж Д., Бернсайд Э., Дутра I (2012). «Извлечение особенностей BI-RADS из португальских клинических текстов». Международная конференция IEEE 2012 по биоинформатике и биомедицине . стр. 539–542. дои : 10.1109/bibm.2012.6392613 . ISBN 978-1-4673-2560-8 . ПМЦ 3688645 . ПМИД 23797461 .

[8] Сиппо Д.А., Уорден Г.И., Андриоле К.П., Лаксон Р., Икута И., Бердвелл Р.Л., Хорасани Р. (2013). «Автоматическое извлечение категорий окончательной оценки BI-RADS из радиологических отчетов с помощью обработки естественного языка» . Журнал цифровых изображений . 26 (5): 989–994. дои : 10.1007/s10278-013-9616-5 . ПМЦ 3782591 . ПМИД 23868515 .

[9] Перча Б., Нассиф Х., Липсон Дж., Бернсайд Э., Рубин Д. (2012). «Автоматическая классификация отчетов маммографии по классу состава ткани молочной железы BI-RADS» . Журнал Американской ассоциации медицинской информатики . 19 (5): 913–916. дои : 10.1136/amiajnl-2011-000607 . ПМЦ 3422822 . ПМИД 22291166 .

[10] Банерджи И., Бозкурт С., Алким Э., Сагрейя Х., Куриан А.В., Рубин Д.Л. (01.04.2019). «Автоматический вывод категорий окончательной оценки BI-RADS на основе результатов описательного отчета о маммографии» . Журнал биомедицинской информатики . 92 : 103137. дои : 10.1016/j.jbi.2019.103137 . ПМК 6462247 . ПМИД 30807833 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]