Hologic Understanding Quantra Manuel utilisateur

BREAST IMAGING SOLUTIONS
Introduction au système Quantra™ 2.1
Manuel de l’utilisateur
MAN-04259-901 Rev 001
Introduction au système Quantra™ 2.1
Guide de l’utilisateur
MAN-04259-901 Rev 001
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ii
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Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
Table des matières
Chapitre 1:
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.
Utilisation prévue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2.
Utilisation de ce guide de l’utilisateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3.
Ressources disponibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.4.
Avertissements et mises en garde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.5.
Présentation de Quantra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.6.
Avantages de Quantra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.7.
Configuration système requise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Chapitre 2:
Traitement des images et vues prises en charge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.
Traitement des images. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.
Système d’acquisition d’images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.
Entrées et vues prises en charge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
Chapitre 3:
Description de l’algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.1.
Structure des algorithmes Quantra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2.
Évaluation volumétrique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.3.
Évaluation surfacique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.4.
Catégories de composition mammaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.5.
Combinaison des résultats Quantra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.6.
Plage de résultats Quantra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.7.
Exemples de résultats Quantra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.8.
Affichage temporel des résultats Quantra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.9.
Comparaison avec les catégories BI-RADS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.10. Images atypiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.10.1. Exemples d’images atypiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.11. Test de performances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
Index
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
iii
iv
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
Chapitre 1: Introduction
 1.1. Utilisation prévue
 1.2. Utilisation de ce guide de l’utilisateur
 1.3. Ressources disponibles
 1.4. Avertissements et mises en garde
 1.5. Présentation de Quantra
 1.6. Avantages de Quantra
 1.7. Configuration système requise
Quantra est une application logicielle utilisée par les radiologues pour calculer les
densités mammaires volumétriques et surfaciques à partir d’images de mammographie
numérique. Ce logiciel est disponible comme option sous licence avec le serveur
Cenova™ de Hologic, ou avec tout autre serveur possédant des fonctionnalités
comparables (conforme aux exigences de Quantra en matière de données en entrée et
en sortie).
Les informations contenues dans ce guide de l’utilisateur sont destinées à être utilisées
comme référence par les radiologues et le personnel soignant qui doivent comprendre
le fonctionnement de Quantra et savoir comment intégrer l’évaluation de la densité
mammaire dans leurs pratiques.
Les lois fédérales des États-Unis limitent l’utilisation de ce dispositif par un médecin ou
sous prescription médicale.
1.1. Utilisation prévue
Quantra est une application logicielle conçue pour être utilisée avec des images
acquises par des systèmes de mammographie numérique. Quantra calcule la densité
mammaire volumétrique sous forme du rapport du tissu fibroglandulaire sur le volume
total du sein estimé. Quantra calcule également la densité mammaire surfacique sous
forme du rapport du tissu fibroglandulaire sur la surface totale du sein estimée. Quantra
classe les densités mammaires en différentes catégories, ce qui peut s’avérer utile pour
effectuer des évaluations plus homogènes de la composition du sein BI-RADS®,
comme l’exigent les réglementations de certains États. Quantra fournit ces valeurs
numériques pour chaque image, sein et patiente, afin d’aider les radiologues à évaluer
la composition du tissu mammaire. Quantra fournit des informations complémentaires ;
il ne s’agit pas d’une aide à l’interprétation ou au diagnostic.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
1
Chapitre 1: Introduction
1.2. Utilisation de ce guide de l’utilisateur
Ce guide est organisé de la manière suivante :
•
Chapitre 1: Introduction fournit une présentation de l’application Quantra,
comprenant les caractéristiques, les avantages et les précautions d’usage.
•
Chapitre 2: Traitement des images et vues prises en charge explique comment les
informations transitent sur les systèmes de Quantra, présente les vues
mammographiques prises en charge et explique comment gérer le workflow.
•
Chapitre 3: Description de l’algorithme décrit comment l’algorithme de Quantra
analyse les images mammographiques.
Ce guide utilise les conventions suivantes pour les informations techniques et les
informations de sécurité présentant un intérêt particulier.
m AVERTISSEMENT ! Une instruction qui, si elle n’est pas suivie, peut entraîner une
situation dangereuse.
m MISE EN GARDE : Une instruction qui, si elle n’est pas suivie, peut entraîner des
dommages au système.
m Important : Une instruction dont le but est d’assurer des résultats corrects et des
performances optimales, ou de préciser les limitations de l’appareil.
m Remarque : Une information destinée à préciser une étape ou une procédure
particulière.
1.3. Ressources disponibles
Outre ce guide de l’utilisateur, les ressources suivantes sont disponibles si vous avez
besoin d’aide :
2
•
Formation : l’équipe Applications de Hologic se tient à votre disposition pour
assurer des formations supplémentaires si cela est nécessaire dans votre service.
Pour acheter des cours de formation personnalisés supplémentaires, contactez
votre représentant Hologic.
•
Site Web : le site Web (www.hologic.com) Hologic fournit un accès rapide aux
versions électroniques des guides de l’utilisateur. Vous pouvez également obtenir
des exemplaires imprimés des guides auprès de votre représentant Hologic ou par
le biais du centre d’assistance technique Hologic (1-866-243-2533).
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
1.4. Avertissements et mises en garde
1.4. Avertissements et mises en garde
m
m Remarque : pour connaître les avertissements et mises en garde liés à l’installation,
l’utilisation et la maintenance du serveur Cenova, consultez le Guide de l’utilisateur de
Cenova.
m Important : veuillez noter les points suivants :
•
Quantra fournit des informations complémentaires ; il ne s’agit pas d’une aide à
l’interprétation ou au diagnostic. Le radiologue doit baser son évaluation de la densité
mammaire sur des images diagnostiques de qualité.
•
Les performances du logiciel Quantra n’ont été évaluées que pour les images
correspondant aux quatre incidences standard : LCC, RCC, LMLO et RMLO.
•
Les résultats ne sont pas rapportés pour :
–
les images qui sont des vues « équivalentes » ou « équivalentes inversées » (par
exemple, ML, XCCL ou LM, LMO).
–
les images présentant des modifications de vues M, CV, ou S (vues agrandies, à
clivage ou avec compression localisée).
–
les images numérisées (images de films numérisés).
–
Images C-View 2D.
•
Les images sur lesquelles apparaissent des implants mammaires peuvent être traitées par
le logiciel, même s’il n’est pas conçu pour cela. Il est probable que le logiciel produise
des résultats Quantra imprécis pour les images de patients contenant des implants
mammaires.
•
Les images de vues partielles du sein qui ne sont pas correctement identifiées comme
telles peuvent être traitées par le logiciel, même s’il n’est pas conçu pour cela. Il est peu
probable que le logiciel produise des résultats Quantra précis pour les images de vues
partielles.
•
Quantra juge de la catégorie de la composition mammaire BI-RADS en fonction du
pourcentage de tissu dense dans le sein. À l’heure actuelle, il ne prend pas en compte
les caractéristiques parenchymateuses.
m Remarque : Quantra n’utilise pas de compression de données.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3
Chapitre 1: Introduction
1.5. Présentation de Quantra
Quantra est une application logicielle conçue pour produire des évaluations de la
composition du sein (totalité du sein et tissu fibroglandulaire). Le tissu fibroglandulaire,
aussi appelé tissu dense, comporte un mélange de tissu conjonctif fibreux (stroma) et de
tissu glandulaire (cellules épithéliales), et il apparaît généralement dans une couleur
plus claire que les tissus environnants sur une mammographie numérique.
L'algorithme Quantra estime tout d'abord le volume de la partie imagée du sein et distingue
ensuite les zones de tissu adipeux des zones de tissu dense. Au moyen d'une division
arithmétique, l'algorithme détermine et présente le rapport de tissu dense sous forme de
pourcentage du volume total du sein. L’algorithme Quantra estime deux volumes :
•
le volume du tissu dense, en centimètres cubes (cm3)
•
le volume du sein en cm3
Il divise ensuite ces volumes pour obtenir :
•
la fraction volumétrique du tissu dense du sein sous forme de pourcentage
À partir de ces mesures, Quantra renvoie des catégories qui comparent les résultats à
ceux d’une population de référence.
À partir des résultats des évaluations volumétriques, Quantra calcule également le
rapport de la surface du tissu dense par rapport à la surface totale du sein, le résultat
obtenu étant connu sous le nom de :
•
Densité mammaire surfacique
Les résultats Quantra permettent au radiologue d'évaluer plus facilement la proportion
de tissu dense présent dans le sein.
Pour plus d’informations sur les mesures individuelles fournies par Quantra, voir
3.2. Évaluation volumétrique et 3.3. Évaluation surfacique.
m Remarque : Si les images de mammographie 2D classique et de mammographie 3D de
Hologic sont fournies à Quantra pour une étude Combo ou ComboHD, un seul ensemble
de résultats Quantra (2D ou 3 D) sera généré.
4
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
1.6. Avantages de Quantra
1.6. Avantages de Quantra
Ces dernières années, la communauté médicale a montré un intérêt croissant pour la
compréhension des relations entre la morphologie générale du tissu mammaire et le
risque de développer un cancer. Une grande partie de la littérature consacrée à
l’analyse de la composition du tissu mammaire s’est focalisée sur des évaluations
visuelles (humaines) du tissu mammaire.
Le système de classification le plus utilisé actuellement est l’échelle BI-RADS® du
Breast Imaging Reporting and Data System Atlas, cinquième édition, qui a été
développée par l’American College of Radiology (ACR). L’échelle BI-RADS fournit un
système de classification normalisé de la composition du sein pour les examens
mammographiques. L’ACR recommande aux radiologues exerçant aux États-Unis
d’effectuer une évaluation visuelle de la composition du sein dans le cadre de la lecture
d’un examen.
L’Atlas BI-RADS propose une classification en quatre catégories de la composition du
sein :
Composition
BI-RADS
Description
a.
Les seins sont presque entièrement adipeux
b.
Présence de quelques densités fibroglandulaires éparses
c.
Les seins sont denses avec une répartition hétérogène, ce qui peut
éventuellement cacher des petites masses
d.
Les seins sont extrêmement denses, ce qui réduit la sensibilité de la
mammographie
La caractérisation de la composition du sein, telle que décrite par l’échelle BI-RADS,
dépend de l’évaluation de la structure du tissu et de la densité par le radiologue.
L’évaluation de la composition du sein selon la classification BI-RADS est difficile dans
la mesure où une structure de tissu sur une mammographie numérique peut ne pas
correspondre à la densité sur la même mammographie numérique et les tissus denses
peuvent se trouver concentrés dans une même région du sein. Le radiologue doit
décider de donner la priorité à la structure ou à la densité comme facteur déterminant
de classification dans chaque cas. Cela, ajouté aux variations dans le traitement des
images et aux différences pouvant exister entre plusieurs observateurs, rend la
classification de la composition imprécise et difficilement reproductible.
Quantra a été développé pour fournir des estimations des volumes de tissu mammaire.
Au moyen d'un algorithme logiciel propriétaire, Quantra fournit une estimation du
volume du tissu dense par rapport au volume total du sein qui n'est pas soumise à
l'imprécision humaine.
Quantra n’est pas destiné à remplacer l’évaluation de la composition BI-RADS. Il est
plutôt conçu pour être utilisé comme une technologie supplémentaire afin d’aider le
radiologue à effectuer des évaluations plus homogènes de la composition du sein.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
5
Chapitre 1: Introduction
1.7. Configuration système requise
Ce tableau fournit les spécifications de configuration minimale recommandée pour le
serveur exécutant l’application Quantra. Toutes les spécifications peuvent être
modifiées sans préavis.
6
Système d’exploitation
Windows XP/Windows 7
Fréquence du processeur
2 Go
Mémoire (RAM)
4 GB
Espace libre sur le disque
dur
130 GB
Lecteur optique
DVD-ROM
Contrôleur d’interface
réseau
100 Mb/s
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
Chapitre 2: Traitement des images et vues prises en charge
 2.1. Traitement des images
 2.2. Système d’acquisition d’images
 2.3. Entrées et vues prises en charge
Ce chapitre explique comment les informations transitent sur des systèmes équipés de
Quantra et présente les vues mammographiques numériques prises en charge.
2.1. Traitement des images
Le logiciel Quantra fonctionne sur un serveur qui prend en charge les images DICOM
et traite les résultats produits par l’algorithme. Image et flux de données sont
généralement comme suit :
1
Les images sont acquises au moyen d’un système de mammographie numérique.
2
Le système de mammographie numérique envoie les images brutes au logiciel du
serveur et envoie les images traitées à une station de lecture ou un PACS.
3
Le logiciel du serveur reçoit les images brutes, les groupes selon l’étude identifiée, puis
transmet les études au logiciel Quantra.
4
Quantra analyse les images, fournit des résultats pour chaque étude sous forme d’un
fichier *.xml, puis fait sortir le fichier vers le logiciel du serveur.
5
Le logiciel du serveur génère les résultats sous la forme d’un rapport structuré (SR)
DICOM ou d’une image de capture secondaire DICOM.
6
Pour chaque étude, la station de lecture affiche les résultats Quantra avec les images
traitées fournies par le système de mammographie numérique. Le radiologue peut
ensuite consulter les résultats Quantra à tout moment dans le cadre de la procédure
normale de lecture diagnostique.
m Remarque : l’aspect des images sur la station de travail dépend de la modalité
d’acquisition et des fonctions d’affichage de la station de travail. Il n’est pas affecté par le
logiciel Quantra.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
7
Chapitre 2: Traitement des images et vues prises en charge
2.2. Système d’acquisition d’images
Quantra traite les images en provenance des systèmes de mammographie numérique
fabriqués par Hologic, GE et Siemens. Quantra traite les images de mammographie 2D
classique provenant des fabricants pris en charge et de mammographie 3D de
Hologic. 1
Quantra prend en charge les systèmes d'acquisition suivants :
•
Hologic Selenia, Hologic Selenia Dimensions
•
GE Senographe™ 2000D, GE Senographe DS et GE Senographe Essential
•
Siemens Mammomat® NovationDR
Que les images soient directement transmises par le système de mammographie
numérique ou obtenues à partir d’un PACS, le logiciel Quantra est configuré pour
recevoir des images brutes et non des images traitées. Dans la mesure où de nombreux
sites ne stockent pas les images brutes, il est important d’avoir des images au format
approprié pour Quantra, pour tout besoin futur.
1
8
Quantra analyse les images de projection centrale 2D provenant de la mammographie 3D de Hologic.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
2.3. Entrées et vues prises en charge
2.3. Entrées et vues prises en charge
Quantra analyse les images de mammographie numérique conformes à la norme DICOM.
Le logiciel Quantra traite les quatre vues de dépistage mammographique numérique :
RCC – Right Cranio-Caudal (Crânio-caudal droit)
RMLO – Right Medio-Lateral Oblique (Médiolatéral oblique droit)
LCC – Left Cranio-Caudal (Crânio-caudal
gauche)
LMLO – Left Medio-Lateral Oblique (Médiolatéral oblique gauche)
Le logiciel du serveur lit l’en-tête DICOM de chaque image reçue et regroupe les images
successives d’un même sujet en une étude avant de la soumettre à l’algorithme Quantra.
Les critères suivants déterminent les images qui seront utilisées pour rapporter les résultats.
•
Si une étude comprend exactement une image pour chacune des quatre incidences de
dépistage, toutes les images sont traitées par Quantra.
•
Si une étude inclut plusieurs images de même incidence et latéralité (par exemple, deux
vues RCC), les résultats sont déterminés uniquement à partir de la dernière image produite
par le système de mammographie numérique pour chacune des quatre incidences de
dépistage. L’heure d’acquisition est incluse dans l’en-tête DICOM de chaque image.
m Remarque : cette règle connaît une exception lorsque Quantra traite des images avec
la modification de vue « Implant Displaced » (Déplacement de l’implant) DICOM, même
si elles sont acquises avant les vues Implant.
Par exemple, ce diagramme montre comment les images sont sélectionnées pour une
étude qui inclut les quatre incidences de dépistage, une image RMLO supplémentaire et
une image RXCCL.
Traitement des images par Quantra
Le diagramme montre que lorsque Quantra sélectionne les images, l’algorithme
rapporte uniquement les résultats pour la dernière image RMLO acquise par le système
de mammographie numérique (avec les trois autres incidences de dépistage). En outre,
même si l’image RXCCL est plus récente que l’image RCC, les résultats pour l’image
RXCCL ne sont pas rapportés car Quantra ne traite pas les vues équivalentes.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
9
Chapitre 2: Traitement des images et vues prises en charge
10
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
Chapitre 3: Description de l’algorithme
 3.1. Structure des algorithmes Quantra
 3.2. Évaluation volumétrique
 3.3. Évaluation surfacique
 3.4. Catégories de composition mammaire
 3.5. Combinaison des résultats Quantra
 3.6. Plage de résultats Quantra
 3.7. Exemples de résultats Quantra
 3.8. Affichage temporel des résultats Quantra
 3.9. Comparaison avec les catégories BI-RADS
 3.10. Images atypiques
 3.11. Test de performances
Ce chapitre décrit les algorithmes Quantra et les résultats produits lorsque Quantra
analyse des images mammographiques numériques.
3.1. Structure des algorithmes Quantra
Quantra contient une hiérarchie d’algorithmes qui calculent des estimations de densité
mammaire et des informations associées à partir des images de mammographie
numérique. Quantra utilise le contenu des images de mammographie numérique pour
procéder à des évaluations volumétriques et au calcul de mesures statistiques à partir
de ces estimations volumétriques (1), comme on le voit dans le déroulement de
l'algorithme Quantra. Quantra calcule alors des estimations de surfaces et procède au
calcul de mesures statistiques à partir de ces estimations de surfaces (2).
Déroulement de l’algorithme Quantra
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
11
Chapitre 3: Description de l’algorithme
3.2. Évaluation volumétrique
L’algorithme Quantra s’appuie sur un modèle à deux composantes (tissu adipeux et tissu
dense) de la chaîne d’imagerie radiologique qui associe l’atténuation des rayons X dans
le tissu mammaire aux valeurs des pixels des images de mammographie numérique. Les
calculs Quantra se basent sur des paramètres physiques publiés pour le sein et le
système d’imagerie, ainsi que sur des informations sur les expositions radiologiques
individuelles, notamment :
•
les coefficients d'atténuation pour le tissu mammaire1
•
les spectres des rayons X pour la matière cible2
•
kVp, mAs et épaisseur des tissus imagés
Le logiciel établit une estimation de l’épaisseur du tissu dense en utilisant la différence
par rapport au coefficient d’atténuation effectif pour les tissus adipeux et dense de
référence. Cette différence ainsi que les valeurs des pixels dans l’image de mammographie numérique sont utilisées dans l’équation du modèle d’atténuation des rayons X
pour estimer l’épaisseur du tissu fibroglandulaire pour chacun des pixels de l’image
mammographique.
Quantra calcule un résultat intermédiaire en centimètres pour la pénétration du tissu
dense au niveau de chacun des pixels de l’image, et ce résultat est utilisé pour calculer
divers paramètres Quantra présentés dans ce chapitre.
L’algorithme calcule alors des mesures statistiques qui comparent les mesures portant
sur une patiente donnée avec celles portant sur une population de référence. Les
valeurs concernant la population de référence proviennent d’un grand nombre de
mammographies numériques effectuées dans de nombreux établissements dans tous les
États-Unis.
Une comparaison de l’âge et des répartitions de densité BI-RADS de la population de
référence avec l’étude DMIST a démontré que la population de référence est
représentative d’une population approximative de 43 000 femmes, tel que décrit dans
l’important essai clinique mené sur plusieurs centres et parrainé par l’American College
of Radiology, ainsi que dans l’article clinique publié.3
Quantra calcule les mesures statistiques, à la fois pour le volume de tissu dense et pour
la densité mammaire volumétrique, sous la forme du nombre d'écarts-types par rapport
à la moyenne de la population de référence.
_______________________
1 P. C. Johns and M. J. Yaffe. X-ray characterization of normal and neoplastic breast tissue.
Physics in Medicine and Biology, 32:675-695, 1987.
2 J. M. Boone, T. R. Fewell, and R. J. Jennings, ‘Molybdenum, rhodium, and tungsten anode
spectral models using interpolating polynomials with application to mammography,’ Med. Phys.
24, 1863–1874 1997.
3 E. D. Pisano, C. Gatsonis, E. Hendrick et al. Diagnostic performance of digital versus film
mammography for breast-cancer screening. N Engl J Med. 353(17):1773–83, 2005 Oct 27.
12
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3.2. Évaluation volumétrique
Volume de Tissu Dense (Vd)
Quantra effectue son analyse du sein pixel par pixel (à l’exclusion du muscle pectoral),
puis rassemble les hauteurs Hd pour chaque valeur de pixel dans le volume de tissu
dense, exprimé en centimètres cubes (cm3).
Évaluation du Volume de Tissu Dense
Volume Mammaire (Vb)
Au moyen d’un processus similaire, Quantra prend en compte la totalité du contour du
sein imagé, y compris les parties du sein qui n’ont pas subi de compression. Ce
diagramme vous permet d’observer la différence entre l’épaisseur comprimée H et
l’épaisseur du sein dans la région non comprimée Hu. Quantra compense ces régions
non comprimées dans ses estimations du volume du sein.
Évaluation du Volume Mammaire
Densité mammaire volumétrique (Vbd)
Quantra divise le volume de tissu dense estimé par le volume estimé du sein pour
déterminer le pourcentage volumétrique de tissu dense dans le sein.
m Remarque : la densité mammaire volumétrique (Vbd) Quantra se distingue de la lecture
humaine traditionnelle des mammographies numériques en ce sens que les mesures
considérées sont basées sur des estimations de volumes de tissu mammaire, et non sur des
estimations humaines de surfaces. Par conséquent, les volumes produits ont tendance à être
inférieurs à ceux déterminés par observation visuelle.
Score de référence du volume de tissu dense (Vd-score)
Le Vd-score indique la distance, mesurée en écarts-types, entre la valeur Vd de la
patiente et la valeur Vd de la population de référence. Le score est positif si la valeur
Vd est supérieure à la moyenne, et négatif si cette valeur est inférieure à la moyenne.
Quantra renvoie le score pour chaque image, sein et patiente.
Score de référence de la densité mammaire volumétrique (Vbd-score)
Le Vbd-score indique la distance, mesurée en écarts-types, entre la valeur Vbd de la
patiente et la valeur Vbd de la population de référence. Le score est positif si la valeur
Vbd est supérieure à la moyenne, et négatif si cette valeur est inférieure à la moyenne.
Quantra renvoie le score pour chaque image, sein et patiente.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
13
Chapitre 3: Description de l’algorithme
3.3. Évaluation surfacique
L’évaluation surfacique Quantra s’effectue sur des résultats déduits de l’algorithme
d’évaluation volumétrique Quantra décrit ci-dessus. Elle sélectionne des pixels (en
s'appuyant sur les valeurs Hd calculées par l'algorithme d'évaluation volumétrique) qui
peuvent être associés pour constituer un échantillon représentatif du tissu dense. La
surface des pixels denses sélectionnés constitue la base des évaluations surfaciques.
Densité mammaire surfacique (Abd)
Quantra calcule la densité mammaire surfacique sous la forme d’un rapport de la
surface des pixels sélectionnés comme denses sur la surface totale du sein, calculé par
une méthode standard mammographique de segmentation du sein. Quantra exclut le
muscle pectoral (lorsque celui-ci est inclut dans l’image) de l’estimation de la surface
totale du sein utilisée pour le calcul d’Abd.
3.4. Catégories de composition mammaire
Catégorie de densité mammaire Quantra - fractionnelle (qDC)
Quantra effectue un mapping de la densité mammaire volumétrique estimée pour
obtenir l'estimateur qDC. Celui-ci compare la composition globale du sein à celle de la
population de référence. La valeur qDC est une mesure continue de la composition du
sein, pouvant aller de 0,5 pour les seins contenant beaucoup de graisse, très peu
denses, à 4,5 pour les seins extrêmement denses, avec une densité mammaire
volumétrique très élevée.
Catégorie de densité mammaire Quantra (QDC)
QDC est obtenu en arrondissant la valeur qDC au nombre entier le plus proche, puis
en convertissant les valeurs 1, 2, 3 et 4 en a, b, c et d, respectivement. Il fournit une
estimation de la composition globale du sein analogue à l’échelle de densité mammaire
à quatre catégories du BI-RADS Atlas 5e Édition, utilisée par les radiologues de
nombreux pays pour décrire la composition des seins.
14
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3.5. Combinaison des résultats Quantra
3.5. Combinaison des résultats Quantra
Quantra fournit trois différents niveaux de résultats. Il calcule d’abord les paramètres
individuels Par image pour chaque vue prise en charge. Une fois les calculs Par image
terminés, il associe les résultats, d’abord en résultats Par sein, puis en résultat Par
patiente.
Résultats Par image
Le logiciel du serveur évalue chaque image reçue pour déterminer si elle peut être
traitée par Quantra. Cela exclut des images telles que les compressions localisées, les
vues d’agrandissement, les vues partielles et les vues où des implants sont visibles.
Quantra traite chacune des images acceptées et calcule les résultats Par image pour
chacun des paramètres décrits précédemment.
Résultats Par sein
Après avoir calculé les résultats Par image, Quantra associe les résultats pour obtenir
les résultats Par sein. Quantra associe les résultats provenant des vues orthogonales (par
ex., LCC et LMLO) de la manière suivante, dans l’ordre suivant :
Par sein
Méthode
Vbd
Moyenne des valeurs Par image à partir des vues CC et MLO.
Vb
Moyenne des valeurs Par image à partir des vues CC et MLO.
Vd
Multiplication de Vbd par sein par Vb par sein.
Abd, Vbd-Score, VdScore
Moyenne des valeurs Par image à partir des vues CC et MLO.
qDC
Converti à partir de Vbd par sein à l’aide du mappage des
catégories de composition mammaire Vdb-sein.
QDC
Arrondi de la valeur qDC par sein.*
* Les résultats sont obtenus en arrondissant la valeur qDC au nombre entier le plus proche, puis en
convertissant les valeurs 1, 2, 3 et 4 en a, b, c et d, respectivement. Ce format s'adapte au BI-RADS
Atlas 5e Édition.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
15
Chapitre 3: Description de l’algorithme
Résultats Par patiente
Quantra associe les résultats Par sein à gauche et à droite pour produire les résultats par
patiente, comme indiqué ensuite, dans l’ordre suivant :
Par patiente
Méthode
Vbd
Moyenne des valeurs par sein pour les seins gauche et droit.
Vb
Somme des valeurs par sein pour les seins gauche et droit.
Vd
Multiplication de Vbd par patiente par Vb par patiente.
Abd
Moyenne des valeurs par sein pour les seins gauche et droit.
Vb-Score, Vd-Score
Moyenne des valeurs par sein pour les seins gauche et droit.
qDC
Converti à partir de Vbd par patiente à l’aide du mappage des
catégories de composition mammaire Vdb-sein.
QDC
Arrondi de la valeur qDC par patiente.*
* Les résultats sont obtenus en arrondissant la valeur qDC au nombre entier le plus proche, puis en
convertissant les valeurs 1, 2, 3 et 4 en a, b, c et d, respectivement. Ce format s'adapte au BI-RADS
Atlas 5e Édition.
Pour les études unilatérales, Quantra retourne les valeurs Par sein.
16
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3.6. Plage de résultats Quantra
3.6. Plage de résultats Quantra
Le tableau suivant fournit les plages des résultats produits par Quantra.
Mesure
Description
Vd
Volume de Tissu Dense
Vb
Plage
nominale
Unités
Remarques
0 à la
taille du
sein
cm3
Normalement largement
inférieur à la taille du
sein
Volume Mammaire
0 à la
taille du
sein
cm3
Vbd
Densité mammaire volumétrique
0–100
Pourcentage (%)
Normalement inférieure à
50 %, même pour un
sein très dense, car il
s’agit d’une mesure
« volumétrique »
Abd
Densité mammaire surfacique
0–100
%
Normalement supérieure
à la Vbd, en raison des
caractéristiques de
surface/volume
Vbd-score
Score de référence de la densité
mammaire volumétrique –
éloignement de la valeur Vbd du
patient par rapport à la Vbd
moyenne de la population de
référence
-3 à +3
Nombre d’écartstypes par rapport à
la moyenne
99,73 % des données se
trouveront au sein des 3
écarts-types par rapport à
la moyenne
Vd-score
Score de référence du volume de
tissu dense – éloignement de la
valeur Vd du patient par rapport
à la Vd moyenne de la
population de référence
-3 à +3
Nombre d’écartstypes par rapport à
la moyenne
99,73 % des données se
trouveront au sein des 3
écarts-types par rapport à
la moyenne
qDC
Fraction représentant les valeurs
de densité mammaire
volumétriques associées en
quartiles sur la base de la
répartition de la composition
mammaire de la population de
référence
≥ 0,5 et
≤ 4,5
Sans unité
Variable continue
QDC
Catégories de composition
mammaire générées par
Quantra, obtenues en
arrondissant qDC
a, b, c, d
Sans unité
Quantra juge de la
catégorie de la
composition mammaire
BI-RADS en fonction du
pourcentage de tissu
dense dans le sein. À
l’heure actuelle, il ne
prend pas en compte les
caractéristiques
parenchymateuses.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
17
Chapitre 3: Description de l’algorithme
3.7. Exemples de résultats Quantra
Cette section présente des exemples de résultats Quantra. Ces exemples montrent
comment la station de lecture de diagnostic Hologic SecurView affiche les résultats
Quantra lorsqu’elle reçoit les résultats au format DICOM SR.
m Remarque : l’affichage des résultats Quantra varie selon leur mode d’implémentation
sur la station de lecture de diagnostic.
Résultats Quantra Par image
Résultats Quantra Par sein
18
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3.7. Exemples de résultats Quantra
Résultats Quantra Par patiente
La plupart des stations peuvent afficher les résultats au nouveau format DICOM
Secondary Capture Image, sous forme de tableau (par défaut) :
Résultats 2D Quantra dans le nouveau format DICOM SC IMAGE (par défaut)
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
19
Chapitre 3: Description de l’algorithme
Résultats 3D Quantra dans le nouveau format DICOM SC IMAGE (par défaut)
La plupart des stations peuvent également afficher les résultats au format original
DICOM Secondary Capture Image, sous forme de tableau (optionnel) :
m Remarque : Pour obtenir des résultats Quantra SC dans le format original sous forme de
tableau, contactez l'assistance technique Hologic.
Résultats 2D Quantra dans le format original DICOM SC IMAGE (tableau)
20
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3.7. Exemples de résultats Quantra
Résultats 3D Quantra dans le format original DICOM SC IMAGE (tableau)
Pour certaines études, il est possible que Quantra ne puisse pas retourner certains
résultats :
•
Pour les études incomplètes, Quantra affiche des cases vides dans les colonnes
appropriées.
•
Pour les images qui ne peuvent pas être traitées, Quantra affiche un tiret (—).
m Important : la présentation des résultats dépend de la manière dont la sortie Quantra
est configurée pour apparaitre sur la station de lecture. Les résultats peuvent apparaitre
différemment suivant les versions du logiciel de l’algorithme Quantra et de la station de
lecture.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
21
Chapitre 3: Description de l’algorithme
3.8. Affichage temporel des résultats Quantra
Hologic SecurView peut afficher les résultats Quantra à partir de plusieurs objets
DICOM SR pour une même patiente. Cela permet au radiologue de visualiser aisément
les différences temporelles dans les évaluations Quantra. Les études sont présentées de
la plus récente (sur la gauche) à la plus ancienne (sur la droite), comme le montre
l’exemple suivant, tiré de la station de lecture de diagnostic SecurView :
Affichage temporel Quantra sur SecurView
Pour pouvoir utiliser la fonction d’affichage temporel, l’objet Quantra DICOM SR de
l’examen précédent doit pouvoir être récupéré à partir du PACS.
22
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3.9. Comparaison avec les catégories BI-RADS
3.9. Comparaison avec les catégories BI-RADS
Cette section présente des images d’un cas typique pour chacune des catégories BIRADS Atlas 5e Édition, suivies des résultats Quantra pour chaque cas, tels qu’ils
apparaissent sur la station SecurView de Hologic.
BI-RADS a : Presque entièrement adipeux
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
23
Chapitre 3: Description de l’algorithme
BI-RADS b : Présence de quelques densités fibroglandulaires éparses
24
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3.9. Comparaison avec les catégories BI-RADS
BI-RADS c : Denses avec une répartition hétérogène
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25
Chapitre 3: Description de l’algorithme
BI-RADS d : Extrêmement denses
26
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3.10. Images atypiques
3.10. Images atypiques
Certaines images atypiques peuvent affecter les résultats Quantra. Le tableau suivant
fournit des explications et des recommandations pour ces situations :
Observation
Explications, recommandations et remarques
Petit objet : une image du sein Explication : l’objet crée un vide d’air pouvant entraîner une
contient un petit objet
mauvaise estimation de l’épaisseur du sein par l’algorithme. Dans ce
étranger, tel qu’un « BB ».
cas, Quantra risque de surestimer le volume de tissu dense.
Recommandation : dans la mesure où les seins des femmes sont
généralement à peu près symétriques, envisagez d’utiliser les valeurs
du sein controlatéral à la place.
m Remarque : les objets de très petites dimensions (tels que les
harpons en J) ou ceux complètement insérés dans le sein (tels que les
marqueurs de biopsie et les agrafes chirurgicales) ne créent pas de
vides d’air et n’entraînent donc pas de problèmes d’étalonnage de
l’épaisseur.
Grand objet : une image du
sein contient un grand objet
étranger, telle qu’une palette.
Explication : Quantra est conçu pour analyser les incidences de
dépistage standard. Toutefois, certaines petites palettes imagées sur de
grands capteurs peuvent entraîner des erreurs de réglage de Quantra,
en particulier si le bord de la palette se trouve au-dessus du tissu
mammaire. Dans la mesure où le contenu de telles images est très
varié, il est impossible de prédire si les résultats Quantra seront moins
fiables.
Recommandation : dans la mesure où les seins des femmes sont
généralement à peu près symétriques, envisagez d’utiliser les valeurs
du sein controlatéral à la place.
m Remarque : les vues diagnostiques qui ne sont pas correctement
décrites dans l’en-tête DICOM risquent de ne pas produire des
résultats Quantra fiables.
Pli de la peau : une image du
sein contient un pli de la peau
dans la région comprimée du
sein.
Explication : un pli de la peau peut contenir de l’air, ce qui peut
entraîner une mauvaise estimation de l’épaisseur du sein par
l’algorithme. Dans ce cas, Quantra risque de surestimer le volume de
tissu dense.
Recommandation : dans la mesure où les seins des femmes sont
généralement à peu près symétriques, envisagez d’utiliser les valeurs
du sein controlatéral à la place.
Poitrine dense : une image
d’un sein extrêmement dense
avec peu de graisse visible.
Explication : Quantra s’appuie sur la détection de la graisse pour une
partie de ses réglages internes. Dans ce cas, Quantra risque de sousestimer le volume de tissu dense.
Recommandation : contrôlez par le biais d’une évaluation visuelle.
Effets de compression : une
image du sein montre une
compression irrégulière et
inadéquate en raison d’une
inclinaison excessive voire
inversée de la palette.
Explication : le fait de prendre des images avec une inclinaison inversée
de la palette de compression (c’est-à-dire que la compression est moins
épaisse au niveau de la cage pectorale et plus épaisse à l’avant du sein)
peut entraîner des mesures Quantra incorrectes. Si la palette de
compression est excessivement inclinée vers l’avant du sein, cela peut
également entraîner des résultats Quantra incorrects. Ces erreurs
résultent de vides d’air se produisant généralement à cause de l’absence
de contact entre le sein et la palette de compression.
Recommandation : contrôlez par le biais d’une évaluation visuelle.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
27
Chapitre 3: Description de l’algorithme
3.10.1. Exemples d’images atypiques
Plis de la peau et vides d’air
Un pli de la peau peut contenir de l’air, ce qui peut entraîner une mauvaise estimation
de l’épaisseur du sein par l’algorithme. Dans ce cas, Quantra risque de surestimer le
volume de tissu dense.
Dans cet exemple, ce sont les plis dans la région axillaire et la région SSM (indiquées
par les flèches jaunes) qui entraînent les vides d’air. Le pli axillaire entraîne une densité
positive ainsi qu’une densité négative en empêchant le tissu mammaire d’entrer en
contact avec le détecteur. Le pli abdominal présent dans l’image crée une épaisseur qui
empêche le tissu mammaire d’entrer en contact avec le détecteur.
Dans de tels cas, Quantra va normalement surestimer la densité mammaire.
28
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3.10. Images atypiques
Poitrines denses
Quantra s’appuie sur la détection de la graisse pour une partie de ses réglages internes.
Dans ce cas, Quantra risque de sous-estimer le volume de tissu dense.
Dans ces exemples, le tissu mammaire présente peu de graisse, voire aucune. Dans la
mesure où l’algorithme de Quantra s’appuie sur la détection d’une certaine quantité de
tissu adipeux pour estimer la quantité de tissu dense, l’absence de graisse dans l’image
peut conduire Quantra à une sous-estimation de la quantité de tissu dense dans le sein.
Effets de compression
Cet exemple est l’illustration d’une compression inappropriée dans la portion antérieure
du sein susceptible d’entraîner des résultats Quantra incorrects.
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
29
Chapitre 3: Description de l’algorithme
3.11. Test de performances
Les performances Quantra ont été comparées à une base de données de 263 cas,
chacun avec une évaluation de densité BI-RADS de la part de 15 radiologues différents.
Le mode (la valeur la plus fréquente) des lectures de ces 15 radiologues pour chaque
cas a été utilisé en tant que « vérité », qui a ensuite été comparée aux valeurs Quantra
mesurées pour les valeurs Abd (densité mammaire surfacique), Vbd (densité mammaire
volumétrique) et qDC (catégorie de densité mammaire Quantra - fractionnelle).
Ce diagramme présente les résultats de ces comparaisons des valeurs Abd et Vbd.
Valeurs Abd par rapport au mode des scores de 15 radiologues
Valeurs Vbd par rapport au mode des scores de 15 radiologues
Comme le montre le graphe Vbd, les lectures BI-RADS a comprennent du tissu
dense même dans des seins principalement adipeux (étant donné que du tissu dense
volumétrique mesurable sera toujours présent). Ce phénomène n’est pas visible dans
le graphe Abd, car cette petite quantité de tissu dense chute généralement sous le
seuil d’inclusion Abd.
30
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
3.11. Test de performances
Cette figure suivante présente un diagramme de dispersion de qDC par rapport aux
valeurs BI-RADS moyennes de 15 radiologues. Le coefficient de corrélation de Pearson
(PCC) des deux variables continues est de 0,86.
Valeurs qDC par rapport à la moyenne des scores de 15 radiologues
Les mesures Vbd-score et Vd-score ont été validées en corrélant les valeurs CC/MLO du
même sein et des seins droit et gauche d’une même patiente.
Ce tableau présente les valeurs PCC pour chaque score pour les systèmes de
mammographie numérique Siemens, GE et Hologic.
Mesure
Type de
corrélation
Hologic PCC
n=5619
GE PCC
n=2 417
Siemens PCC
n=161
Vd-score
CC/MLO
0,96
0,87
0,78
G/D
0,97
0,89
0,86
CC/MLO
0,81
0,88
0,73
G/D
0,85
0,85
0,81
Vbd-score
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
31
Chapitre 3: Description de l’algorithme
32
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
Index
A
avertissements
pour Quantra, 3
B
BI-RADS, 5, 14
comparaison avec Quantra, 23–26
C
caractéristiques des images
pour Quantra, 9
configuration requise, matériel, 6
D
DICOM, 7
en-tête, 9
E
évaluations surfaciques, 14
F
formation, 2
G
GE Healthcare
système Senographe, 31
GEHealthcare
système Senographe, 8
I
Images atypiques, 27–32
Images C-View 2D, 3
images de vues partielles
avec Quantra, 3
implants, mammaires
avec Quantra, 3
avecQuantra, 15
incidences de dépistage
avec Quantra, 9
M
Mammographie 3D de Hologic, 4, 8
mammographie numérique, 1, 7, 8, 9,
11
mises en garde
pour Quantra, 3
modifications de vues
avec Quantra, 3
P
projection centrale 2D, 8
Q
Quantra
avantages, 5
caractéristiques des images, 9
description de l’algorithme, 11–32
présentation, 4
sélectionner des vues pour
traitement, 4
R
ressources de l’assistance client, 2
résultats temporels
pour Quantra, 22
résultats, Quantra
combinés, 15
exemples de stations de lecture
SecurView, 18–22
format de sortie, 7
temporel, 22
résultats,Quantra
évaluations surfaciques, 14
S
Siemens AG
système Mammomat Novation, 31
SiemensAG
système Mammomat Novation, 8
spécifications serveur, 6
station de lecture de diagnostic
SecurView, 22
station de lecture diagnostique
SecurView, 18–22
stations d’acquisition
pour Quantra, 8
stations de lecture
pour Quantra, 7, 18–22
Système Selenia FFDM, 31
système SeleniaFFDM, 8
systèmes FFDM
pour Quantra, 8
T
test de performances, algorithme, 30–
31
traitement des images
par Quantra, 7
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
33
V
vues à clivage, 3
vues agrandies, 3
vues avec compression localisée, 3
vues, prises en charge
pour Quantra, 9
W
workflow, clinique
avec Quantra, 7
34
Introduction au système Quantra 2.1 Guide de l’utilisateur – MAN-04259-901 Rev 001
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REP
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