Ultraschall in Med
DOI: 10.1055/a-0917-6825
Original Article
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Grayscale Ultrasound Radiomic Features and Shear-Wave Elastography Radiomic Features in Benign and Malignant Breast Masses

Radiomische Merkmale im B-Bild und in der Scherwellen-Elastografie bei benignen und malignen Raumforderungen der Brust
Ji Hyun Youk
1  Department of Radiology, Gangnam Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea, Republic of
,
Jin Young Kwak
1  Department of Radiology, Gangnam Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea, Republic of
,
Eunjung Lee
2  Computational Science and Engineering, Yonsei University, Seoul, Korea, Republic of
,
Eun Ju Son
1  Department of Radiology, Gangnam Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea, Republic of
,
Jeong-Ah Kim
1  Department of Radiology, Gangnam Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea, Republic of
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

13 July 2018

24 April 2019

Publication Date:
08 November 2019 (online)

Abstract

Purpose To identify and compare diagnostic performance of radiomic features between grayscale ultrasound (US) and shear-wave elastography (SWE) in breast masses.

Materials and Methods We retrospectively collected 328 pathologically confirmed breast masses in 296 women who underwent grayscale US and SWE before biopsy or surgery. A representative SWE image of the mass displayed with a grayscale image in split-screen mode was selected. An ROI was delineated around the mass boundary on the grayscale image and copied and pasted to the SWE image by a dedicated breast radiologist for lesion segmentation. A total of 730 candidate radiomic features including first-order statistics and textural and wavelet features were extracted from each image. LASSO regression was used for data dimension reduction and feature selection. Univariate and multivariate logistic regression was performed to identify independent radiomic features, differentiating between benign and malignant masses with calculation of the AUC.

Results Of 328 breast masses, 205 (62.5 %) were benign and 123 (37.5 %) were malignant. Following radiomic feature selection, 22 features from grayscale and 6 features from SWE remained. On univariate analysis, all 6 SWE radiomic features (P < 0.0001) and 21 of 22 grayscale radiomic features (P < 0.03) were significantly different between benign and malignant masses. After multivariate analysis, three grayscale radiomic features and two SWE radiomic features were independently associated with malignant breast masses. The AUC was 0.929 for grayscale US and 0.992 for SWE (P < 0.001).

Conclusion US radiomic features may have the potential to improve diagnostic performance for breast masses, but further investigation of independent and larger datasets is needed.

Zusammenfassung

Ziel Ermittlung und Vergleich der diagnostischen Leistung von radiomischen Merkmalen zwischen B-Bild-Ultraschall (US) und Scherwellen-Elastografie (SWE) bei Raumforderungen der Brust.

Material und Methoden Wir haben retrospektiv 328 pathologisch bestätigte Raumforderungen der Brust bei 296 Frauen erhoben, die sich vor einer Biopsie oder Operation einer US- und SWE-Untersuchung unterzogen hatten. Ein repräsentatives SWE-Bild der Raumforderung, das zusammen mit dem B-Bild im Split-Screen-Modus angezeigt wird, wurde ausgewählt. Eine ROI wurde durch einen spezialisierten Brustradiologen um die Grenze der Raumforderung im B-Bild eingezeichnet, kopiert und in das SWE-Bild eingefügt, um die Läsion zu segmentieren. Aus jedem Bild wurden insgesamt 730 mögliche radiomische Merkmale, einschließlich Statistiken erster Ordnung, sowie Struktur- und Wavelet-Merkmale extrahiert. Die LASSO-Regression wurde zur Reduzierung der Datengröße und zur Merkmalsauswahl verwendet. Eine univariate und multivariate logistische Regression erfolgte, um unabhängige radiomische Merkmale zu identifizieren, die bei der AUC-Berechnung zwischen gut- und bösartigen Raumforderungen unterscheiden.

Ergebnisse Von 328 Raumforderungen waren 205 (62,5 %) gutartig und 123 (37,5 %) maligne. Nach der Selektion der radiomischen Merkmale blieben 22 Merkmale aus dem B-Bild und 6 aus der SWE übrig. Bei der univariaten Analyse unterschieden alle 6 SWE-radiomischen Merkmale (p < 0,0001) und 21 von 22 B-Bild-radiomischen Merkmalen (p < 0,03) signifikant zwischen benignen und malignen Raumforderungen. Nach der multivariaten Analyse wurden 3 B-Bild- und 2 SWE-radiomische Merkmale unabhängig voneinander mit malignen Raumforderungen der Brust assoziiert. Die AUC betrug 0,929 für B-Bild und 0,992 für SWE (p < 0,001).

Schlussfolgerung Radiomische US-Merkmale können die Diagnoseleistung bei Raumforderungen der Brust verbessern, jedoch ist die weitere Untersuchung unabhängiger und größerer Datensätze erforderlich.