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乳房画像報告およびデータシステム( BI-RADS ) は、もともとマンモグラフィーで使用するために設計された品質保証ツールです。このシステムは多くの医療グループの共同作業ですが、米国放射線学会(ACR)によって公開され、商標登録されています。
このシステムは報告を標準化するために設計されており、医療専門家が、特に乳房組織の密度が高い患者に対して、乳がんを発症するリスクを伝えるために使用されています。この文書は、患者に提供される「一般のレポート」ではなく、医療専門家が使用する患者レポートに焦点を当てています。
公開された文書
BI-RADS は、ACR によってBI-RADS アトラスの形式で発行されています。2013 年現在、[アップデート]アトラスは3 つの出版物に分かれています。
評価カテゴリー
BI-RADS は品質管理システムですが、日常的に使用されるBI-RADSという用語はマンモグラフィー評価カテゴリを指します。これらは、マンモグラムを解釈した後に放射線科医によって割り当てられる標準化された数値コードです。これにより、複数の医師や医療施設間で患者の記録を簡潔かつ明確に理解できるようになります。[1]
評価カテゴリは当初マンモグラフィー用に開発され、その後 MRI および超音波検査結果にも使用できるように調整されました。以下に示す各カテゴリの概要は、3 つのモダリティすべてでほぼ同じです。
カテゴリー 6 は BI-RADS の第 4 版で追加されました。
BI-RADSの評価カテゴリーは以下のとおりである: [2]
- 0: 未完了
- 1: 否定的
- 2: 良性
- 3: おそらく良性
- 4: 疑わしい
- 5: 悪性腫瘍の可能性が非常に高い
- 6: 生検で悪性腫瘍と判明
不完全な（BI-RADS 0）分類は、比較のために以前の画像を確認するか、患者を呼び戻して追加の画像やより高品質のフィルムを撮らせる必要があります。BI-RADS分類が4または5の場合は、問題となっている病変をさらに評価するために生検が必要です。 [3]一部の専門家は、BI-RADS 4分類だけでは癌のリスクを医師に十分に伝えることができず、サブ分類スキームを推奨していると考えています。[4]
- 4A: 悪性腫瘍の疑いが低い、悪性腫瘍の可能性は約2%以上10%以下
- 4B: 悪性腫瘍の疑いが中等度、悪性腫瘍の可能性が約10%以上50%以下
- 4C: 中程度の懸念があるが、悪性腫瘍の典型的症状ではない、悪性腫瘍の可能性は約 50% 以上 95% 未満
乳房の構成カテゴリー
BI-RADS第5版時点: [5]
- a. 乳房はほぼ完全に脂肪で覆われている
- b. 線維腺密度の散在領域がある
- c. 乳房は不均一に濃密で、小さな腫瘤が隠れてしまうことがある
- d. 乳房は非常に密度が高いため、マンモグラフィーの感度が低下します。
自動抽出
テキスト形式のマンモグラフィレポートから BI-RADSの特徴[6] [7]カテゴリ[8]および乳房構成[9]を自動的に抽出する自動パーサーが開発されました。
また、テキスト形式のマンモグラフィレポートの半フォーマット化された所見セクションのみを解析することで、BI-RADS最終カテゴリー推論のための自動パーサーも利用可能である。[10]
参考文献
- ^ Mehrjardi MZ (2015). 「Bi-RADS®：マンモグラフィーと超音波（2013年更新版）（PDFダウンロード可能）」. ResearchGate . doi :10.13140/rg.2.2.24908.82562/1.
- ^ アメリカ放射線学会 (ACR) 乳房画像報告およびデータシステムアトラス (BI-RADS アトラス)。バージニア州レストン: © アメリカ放射線学会; 2003
- ^ ACR超音波ガイド下経皮的乳房介入処置の実施に関する実践ガイドライン Res. 29; アメリカ放射線学会; 2009
- ^ Sanders MA、Roland L 、 Sahoo S (2010)。「微小石灰化を伴う BI-RADS 4 乳房病変のサブカテゴリ化の臨床的意味: 放射線学と病理学の相関研究」。The Breast Journal。16 ( 1 ) : 28–31。doi : 10.1111 /j.1524-4741.2009.00863.x。PMID 19929890。S2CID 9585100。
- ^ D'Orsi CJ、Sickles EA、Mendelson EB、Morris EA、他 (2013)。ACR BI-RADS® Atlas、乳房画像報告およびデータシステム。バージニア州レストン：アメリカ放射線学会。
- ^ Nassif H、Woods R、Burnside E、Ayvaci M、Shavlik J、Page D (2009)。「臨床データマイニングのための情報抽出: マンモグラフィーのケーススタディ」(PDF)。2009 IEEE 国際データマイニングワークショップ会議。マイアミ。pp. 37–42。doi :10.1109/ icdmw.2009.63。ISBN 978-1-4244-5384-9. PMC 3676897 . PMID 23765123.
{{cite book}}: CS1 メンテナンス: 場所が見つかりません 発行者 (リンク) - ^ Nassif H、Cunha F、Moreira IC、Cruz-Correia R、Sousa E、Page D、Burnside E、Dutra I (2012)。「ポルトガル語の臨床テキストからの BI-RADS 機能の抽出」。2012 IEEE国際バイオインフォマティクスおよびバイオメディカル会議。pp. 539–542。doi :10.1109/ bibm.2012.6392613。ISBN 978-1-4673-2560-8. PMC 3688645 . PMID 23797461.
- ^ Sippo DA、Warden GI、Andriole KP、Lacson R、Ikuta I、Birdwell RL、Khorasani R (2013)。「自然言語処理による放射線レポートからの BI-RADS 最終評価カテゴリの自動抽出」。Journal of Digital Imaging。26 ( 5 ): 989–994。doi : 10.1007 /s10278-013-9616-5。PMC 3782591。PMID 23868515。
- ^ Percha B、Nassif H、Lipson J、Burnside E、Rubin D (2012)。「BI-RADS乳房組織組成クラスによるマンモグラフィーレポートの自動分類」。米国医療情報学会誌。19 (5): 913–916。doi :10.1136/amiajnl-2011-000607。PMC 3422822。PMID 22291166 。
- ^ Banerjee I、Bozkurt S、Alkim E、Sagreiya H 、 Kurian AW、Rubin DL (2019-04-01)。「物語形式のマンモグラフィー報告書の所見からのBI-RADS最終評価カテゴリーの自動推論」。Journal of Biomedical Informatics。92 : 103137。doi : 10.1016 /j.jbi.2019.103137。PMC 6462247。PMID 30807833。
外部リンク
ウィキメディア・コモンズには、 BI-RADSに関連するメディアがあります。
- アメリカ放射線学会
- BI-RADS アトラス
- 実際のマンモグラム写真を使った短いチュートリアル