Rofo 2015; 187 - WISS311_4
DOI: 10.1055/s-0035-1551200

Evaluation der automatischen Ermittlung der Kontrast-Detail-Erkennbarkeit an digitalen Mammografiesystemen

A Sommer 1, K Entz 1, P Hink 1, H Lenzen 2
  • 1Universitätsklinikum Münster, Referenzzentrum Mammografie Münster, Münster
  • 2Universitätsklinikum Münster, Institut für Klinische Radiologie, Münster

Zielsetzung:

In der Novellierung der Qualitätssicherung Richtlinie (QS-RL) im Juni 2014, wird neben der visuellen Bestimmung der Kontrast-Detail-Erkennbarkeit (CDMAM) für digitale Mammografiesysteme ein automatisches Verfahren beruhend auf dem Supplement to the European Guidelines fourth edition beschrieben. Ziel der vorliegen Studie ist es, die Ergebnisse der automatische Auswertung im Kontext zur visuellen Auswertung zu evaluieren.

Material und Methodik:

Ausgewertet wurden mit der nach QS-RL vorgeschrieben Software zum jetzigen Zeitpunkt 147 CDMAM Prüfungen. Im Gegensatz zu den 6 Prüfkörperaufnahmen für eine visuelle Auswertung, sind für eine automatische Analyse 16 Aufnahmen vorgeschrieben. In 35 Fällen wurde zum Vergleich eine visuelle CDMAM Prüfung durchgeführt.

Ergebnisse:

Von 147 Analysen konnten 5 Prüfungen von der Software nicht ausgewertet werden. 124 Analysen lieferten ein positives Ergebnis und in 18 Fällen wurde die Prüfung als nicht bestanden gewertet. Von den 18 nicht bestanden Prüfungen wurde in 6 Fällen die visuelle Prüfung ebenfalls nicht bestanden. In den restlichen Fällen lieferte die visuelle Prüfung ein positives Ergebnis. Die 18 negativen Ergebnisse verteilen sich auf 17 CR- und 1 Scan-System. Die doppelt negativen Prüfungen betrafen ausschließlich CR-System. Für DR-System liefert die Software in allen Fällen ein positives Ergebnis. Aufnahmen von Scan-Systemen konnten in 50% der Fälle nicht analysiert werden.

Schlussfolgerungen:

Aufgrund des hohen Anteils an nicht plausiblen Ergebnissen (65%) in der Gruppe der CR-Systeme, ist die automatische Auswertung für diese Systeme derzeitig unbrauchbar. Erste weiterführende Auswertungen lassen auf eine große Varianz in den einzelnen Speicherfolien schließen, die das Ergebnis beeinflussen. Weiter Einflussfaktoren wie Bildverarbeitung, Exportmethode sowie visueller Auswerter müssen analysiert werden. Weiter ist zu diskutieren ob die Anzahl der Aufnahmen pro Prüfung reduziert werden kann.