Added value of artificial intelligence in the specification of the grouped breast microcalcifications /
Salma Moheeb Abdelghaffar,
Added value of artificial intelligence in the specification of the grouped breast microcalcifications / القيمة الإضافية للذكاء الإصطناعي في تمييز التجمعا التكلسية بالثدي by Salma Moheeb Abdelghaffar ; Supervised Prof. Sahar Mahmoud Mansour, Prof. Rasha Wessam Abdel-Rahman, Prof. Ghada Mohammed Abdel-Salam. - 174 pages : illustrations ; 25 cm. + CD.
Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2024.
Bibliography: pages161-172.
Breast microcalcifications are small calcium deposits that appear on
mammograms and can be classified as either physiological or malignant.
Physiological calcifications are typically benign, resulting from normal aging,
fibrocystic changes, or previous trauma, while malignant calcifications are often
associated with ductal carcinoma in situ (DCIS) or invasive breast cancer. Due
to their overlapping appearances, distinguishing between benign and malignant
microcalcifications is crucial for accurate diagnosis and appropriate
management. Therefore, an advanced imaging modality is required to
differentiate between the two, allowing for better characterization of
morphology, distribution, and associated tissue changes to guide clinical
decision-making.
This study was conducted to leverage artificial intelligence (AI) in
enhancing our ability to differentiate between benign and malignant breast
microcalcifications on mammograms. Additionally, we aimed to assess AI’s
potential in predicting the subsequent risk of breast cancer based on the various
morphological patterns of grouped microcalcifications.
We used AI Lunit INSIGHT software, that was applied to mammograms, and
an abnormality score reflecting the probability of malignancy score detected for
each lesion ranging from 1-100% (100% represents the highest level of
suspicion and 1% the lowest level and colour hue were given to each case, I
read mammograms and acquired microcalcifications morphologies, readings
were correlated with pathology results
To our knowledge, this is the first study to classify the value of AI in correlation
to microcalcification morphologies.
Our study showed that AI could suspect malignancy of grouped breast MCs,
with 72.67% accuracy, with AI cut-off value for estimating suspicion 78.5%,
sensitivity of 62.7%, specificity of 78.1%, and AUC 0.757 (P =0. 000). التكلسات الدقيقة في الثدي هي ترسبات صغيرة من الكالسيوم تظهر في صور الأشعة السينية للثدي، ويمكن تصنيفها إلى تمعدنات فيزيولوجية أو خبيثة. التكلسات الفيزيولوجية عادة ما تكون حميدة وتنتج عن الشيخوخة الطبيعية أو التغيرات الكيسية الليفية أو الصدمات السابقة، بينما التمعدنات الخبيثة غالبًا ما ترتبط بسرطان القنوات الموضعي (DCIS)أو سرطان الثدي الغازي. نظرًا لتشابه مظهرها، فإن التمييز بين التكلسات الحميدة والخبيثة أمر بالغ الأهمية للتشخيص الدقيق والإدارة السليمة. ولذلك، هناك حاجة إلى وسيلة تصوير متقدمة لتمييز النوعين، مما يتيح توصيف أفضل للخصائص الشكلية، والتوزيع، والتغيرات المرتبطة بالنسيج، وذلك لإرشاد اتخاذ القرارات السريرية.
تم إجراء هذه الدراسة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز قدرتنا على التمييز بين التمعدنات الدقيقة الحميدة والخبيثة في صور الأشعة السينية للثدي. بالإضافة إلى ذلك، كان هدفنا تقييم قدرة الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بمخاطر الإصابة بسرطان الثدي المستقبلية بناءً على الأنماط الشكلية المختلفة للتمعدنات الدقيقة المتجمعة.
استخدمنا برنامج الذكاء الاصطناعيLunit INSIGHT، الذي تم تطبيقه على صور الأشعة السينية للثدي، حيث تم تحديد درجة الشذوذ التي تعكس احتمالية الخبث لكل آفة، والتي تراوحت من 1-100% (حيث تمثل 100% أعلى مستوى من الاشتباه و1% أدنى مستوى)، وتم منح كل حالة لونًا معينًا. قمت بقراءة صور الأشعة السينية واكتساب الأشكال المختلفة للتمعدنات الدقيقة، وتم ربط القراءات بنتائج الفحص النسيجي. وفقًا لما نعلمه، فإن هذه هي الدراسة الأولى التي تصنف قيمة الذكاء الاصطناعي بالارتباط مع أشكال التمعدنات الدقيقة. أظهرت دراستنا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه الاشتباه في الخبث في التمعدنات الدقيقة المتجمعة في الثدي بدقة تصل إلى 72.67%، مع قيمة قطع للذكاء الاصطناعي لتقدير الاشتباه تبلغ 78.5%، وحساسية قدرها 62.7%، وخصوصية 78.1%، ومنطقة تحت المنحنى AUC قدرها 0.757 (P = 0.000).
أظهرت أبحاثنا أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه بشكل فعال للاشتباه في الخبث في الأشكال الخشنة المتنوعة والأشكال الدقيقة المتعددة للتمعدنات الدقيقة المتجمعة، مع قيم قطع تبلغ 69.5% و87.5%، وحساسية قدرها 87.5% و63.83%، وخصوصية 67.8% و86.21%، ودقة 75.76% و76.19%، ومنطقة تحت المنحنى AUC قدرها 0.841 و0.763.
Text in English and abstract in Arabic & English.
Radiodiagnosis
الاشعة التشخيصية
artificial specification breast microcalcifications
616.0757
Added value of artificial intelligence in the specification of the grouped breast microcalcifications / القيمة الإضافية للذكاء الإصطناعي في تمييز التجمعا التكلسية بالثدي by Salma Moheeb Abdelghaffar ; Supervised Prof. Sahar Mahmoud Mansour, Prof. Rasha Wessam Abdel-Rahman, Prof. Ghada Mohammed Abdel-Salam. - 174 pages : illustrations ; 25 cm. + CD.
Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2024.
Bibliography: pages161-172.
Breast microcalcifications are small calcium deposits that appear on
mammograms and can be classified as either physiological or malignant.
Physiological calcifications are typically benign, resulting from normal aging,
fibrocystic changes, or previous trauma, while malignant calcifications are often
associated with ductal carcinoma in situ (DCIS) or invasive breast cancer. Due
to their overlapping appearances, distinguishing between benign and malignant
microcalcifications is crucial for accurate diagnosis and appropriate
management. Therefore, an advanced imaging modality is required to
differentiate between the two, allowing for better characterization of
morphology, distribution, and associated tissue changes to guide clinical
decision-making.
This study was conducted to leverage artificial intelligence (AI) in
enhancing our ability to differentiate between benign and malignant breast
microcalcifications on mammograms. Additionally, we aimed to assess AI’s
potential in predicting the subsequent risk of breast cancer based on the various
morphological patterns of grouped microcalcifications.
We used AI Lunit INSIGHT software, that was applied to mammograms, and
an abnormality score reflecting the probability of malignancy score detected for
each lesion ranging from 1-100% (100% represents the highest level of
suspicion and 1% the lowest level and colour hue were given to each case, I
read mammograms and acquired microcalcifications morphologies, readings
were correlated with pathology results
To our knowledge, this is the first study to classify the value of AI in correlation
to microcalcification morphologies.
Our study showed that AI could suspect malignancy of grouped breast MCs,
with 72.67% accuracy, with AI cut-off value for estimating suspicion 78.5%,
sensitivity of 62.7%, specificity of 78.1%, and AUC 0.757 (P =0. 000). التكلسات الدقيقة في الثدي هي ترسبات صغيرة من الكالسيوم تظهر في صور الأشعة السينية للثدي، ويمكن تصنيفها إلى تمعدنات فيزيولوجية أو خبيثة. التكلسات الفيزيولوجية عادة ما تكون حميدة وتنتج عن الشيخوخة الطبيعية أو التغيرات الكيسية الليفية أو الصدمات السابقة، بينما التمعدنات الخبيثة غالبًا ما ترتبط بسرطان القنوات الموضعي (DCIS)أو سرطان الثدي الغازي. نظرًا لتشابه مظهرها، فإن التمييز بين التكلسات الحميدة والخبيثة أمر بالغ الأهمية للتشخيص الدقيق والإدارة السليمة. ولذلك، هناك حاجة إلى وسيلة تصوير متقدمة لتمييز النوعين، مما يتيح توصيف أفضل للخصائص الشكلية، والتوزيع، والتغيرات المرتبطة بالنسيج، وذلك لإرشاد اتخاذ القرارات السريرية.
تم إجراء هذه الدراسة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز قدرتنا على التمييز بين التمعدنات الدقيقة الحميدة والخبيثة في صور الأشعة السينية للثدي. بالإضافة إلى ذلك، كان هدفنا تقييم قدرة الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بمخاطر الإصابة بسرطان الثدي المستقبلية بناءً على الأنماط الشكلية المختلفة للتمعدنات الدقيقة المتجمعة.
استخدمنا برنامج الذكاء الاصطناعيLunit INSIGHT، الذي تم تطبيقه على صور الأشعة السينية للثدي، حيث تم تحديد درجة الشذوذ التي تعكس احتمالية الخبث لكل آفة، والتي تراوحت من 1-100% (حيث تمثل 100% أعلى مستوى من الاشتباه و1% أدنى مستوى)، وتم منح كل حالة لونًا معينًا. قمت بقراءة صور الأشعة السينية واكتساب الأشكال المختلفة للتمعدنات الدقيقة، وتم ربط القراءات بنتائج الفحص النسيجي. وفقًا لما نعلمه، فإن هذه هي الدراسة الأولى التي تصنف قيمة الذكاء الاصطناعي بالارتباط مع أشكال التمعدنات الدقيقة. أظهرت دراستنا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه الاشتباه في الخبث في التمعدنات الدقيقة المتجمعة في الثدي بدقة تصل إلى 72.67%، مع قيمة قطع للذكاء الاصطناعي لتقدير الاشتباه تبلغ 78.5%، وحساسية قدرها 62.7%، وخصوصية 78.1%، ومنطقة تحت المنحنى AUC قدرها 0.757 (P = 0.000).
أظهرت أبحاثنا أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه بشكل فعال للاشتباه في الخبث في الأشكال الخشنة المتنوعة والأشكال الدقيقة المتعددة للتمعدنات الدقيقة المتجمعة، مع قيم قطع تبلغ 69.5% و87.5%، وحساسية قدرها 87.5% و63.83%، وخصوصية 67.8% و86.21%، ودقة 75.76% و76.19%، ومنطقة تحت المنحنى AUC قدرها 0.841 و0.763.
Text in English and abstract in Arabic & English.
Radiodiagnosis
الاشعة التشخيصية
artificial specification breast microcalcifications
616.0757