SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:2a4f6af7-29e5-4227-85ee-d2b4bfa62bdb"
 

Sökning: id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:2a4f6af7-29e5-4227-85ee-d2b4bfa62bdb" > Breast cancer scree...

Breast cancer screening with digital breast tomosynthesis : comparison of different reading strategies implementing artificial intelligence

Dahlblom, Victor (författare)
Lund University,Lunds universitet,Diagnostisk radiologi, Malmö,Forskargrupper vid Lunds universitet,LUCC: Lunds universitets cancercentrum,Övriga starka forskningsmiljöer,Radiology Diagnostics, Malmö,Lund University Research Groups,LUCC: Lund University Cancer Centre,Other Strong Research Environments,Skåne University Hospital
Dustler, Magnus (författare)
Lund University,Lunds universitet,Diagnostisk radiologi, Malmö,Forskargrupper vid Lunds universitet,Medicinsk strålningsfysik, Malmö,LUCC: Lunds universitets cancercentrum,Övriga starka forskningsmiljöer,Radiology Diagnostics, Malmö,Lund University Research Groups,Medical Radiation Physics, Malmö,LUCC: Lund University Cancer Centre,Other Strong Research Environments
Tingberg, Anders (författare)
Lund University,Lunds universitet,Medicinsk strålningsfysik, Malmö,Forskargrupper vid Lunds universitet,LUCC: Lunds universitets cancercentrum,Övriga starka forskningsmiljöer,Medical Radiation Physics, Malmö,Lund University Research Groups,LUCC: Lund University Cancer Centre,Other Strong Research Environments,Skåne University Hospital
visa fler...
Zackrisson, Sophia (författare)
Lund University,Lunds universitet,Diagnostisk radiologi, Malmö,Forskargrupper vid Lunds universitet,LUCC: Lunds universitets cancercentrum,Övriga starka forskningsmiljöer,LTH profilområde: Avancerade ljuskällor,LTH profilområden,Lunds Tekniska Högskola,LU profilområde: Ljus och material,Lunds universitets profilområden,Radiology Diagnostics, Malmö,Lund University Research Groups,LUCC: Lund University Cancer Centre,Other Strong Research Environments,LTH Profile Area: Photon Science and Technology,LTH Profile areas,Faculty of Engineering, LTH,LU Profile Area: Light and Materials,Lund University Profile areas,Skåne University Hospital
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2022-12-11
2023
Engelska.
Ingår i: European Radiology. - : Springer Science and Business Media LLC. - 0938-7994 .- 1432-1084. ; 33:5, s. 3754-3765
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • OBJECTIVES: Digital breast tomosynthesis (DBT) can detect more cancers than the current standard breast screening method, digital mammography (DM); however, it can substantially increase the reading workload and thus hinder implementation in screening. Artificial intelligence (AI) might be a solution. The aim of this study was to retrospectively test different ways of using AI in a screening workflow.METHODS: An AI system was used to analyse 14,772 double-read single-view DBT examinations from a screening trial with paired DM double reading. Three scenarios were studied: if AI can identify normal cases that can be excluded from human reading; if AI can replace the second reader; if AI can replace both readers. The number of detected cancers and false positives was compared with DM or DBT double reading.RESULTS: By excluding normal cases and only reading 50.5% (7460/14,772) of all examinations, 95% (121/127) of the DBT double reading detected cancers could be detected. Compared to DM screening, 27% (26/95) more cancers could be detected (p < 0.001) while keeping recall rates at the same level. With AI replacing the second reader, 95% (120/127) of the DBT double reading detected cancers could be detected-26% (25/95) more than DM screening (p < 0.001)-while increasing recall rates by 53%. AI alone with DBT has a sensitivity similar to DM double reading (p = 0.689).CONCLUSION: AI can open up possibilities for implementing DBT screening and detecting more cancers with the total reading workload unchanged. Considering the potential legal and psychological implications, replacing the second reader with AI would probably be most the feasible approach.KEY POINTS: • Breast cancer screening with digital breast tomosynthesis and artificial intelligence can detect more cancers than mammography screening without increasing screen-reading workload. • Artificial intelligence can either exclude low-risk cases from double reading or replace the second reader. • Retrospective study based on paired mammography and digital breast tomosynthesis screening data.

Ämnesord

MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Radiologi och bildbehandling (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Radiology, Nuclear Medicine and Medical Imaging (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Cancer och onkologi (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Cancer and Oncology (hsv//eng)

Nyckelord

Humans
Female
Breast Neoplasms/diagnosis
Retrospective Studies
Artificial Intelligence
Early Detection of Cancer/methods
Breast/diagnostic imaging
Mammography/methods
Mass Screening/methods

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Dahlblom, Victor
Dustler, Magnus
Tingberg, Anders
Zackrisson, Soph ...
Om ämnet
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
MEDICIN OCH HÄLS ...
och Klinisk medicin
och Radiologi och bi ...
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
MEDICIN OCH HÄLS ...
och Klinisk medicin
och Cancer och onkol ...
Artiklar i publikationen
European Radiolo ...
Av lärosätet
Lunds universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy