Комплексное ультразвуковое исследование с использованием компрессионной эластографии в диагностике локальных рецидивов рака молочной железы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Оценить возможности комплексного ультразвукового исследования с использованием серошкального, цветокодированных допплеровских режимов и компрессионной эластографии в диагностике локальных рецидивов рака молочной железы и определить место каждого метода в диагностическом алгоритме.

Методы. Было проведено комплексное ультразвуковое исследование 76 пациенток с подозрением на локальный рецидив рака молочной железы. В исследование вошло 83 образования. Ультразвуковое исследование сохранённой части молочной железы, области послеоперационного рубца и мягких тканей грудной клетки пациенток проводили с использованием высокочастотного линейного датчика с частотой 5-12 МГц на ультразвуковом сканере Accuvix XG (Samsung Medison, Южная Корея). Образование считали злокачественным, если оно имело три и более подозрительных ультразвуковых признака в серошкальном режиме либо два и более подозрительных признака в серошкальном режиме в сочетании с наличием в нём трёх и более цветовых пятен в цветокодированных допплеровских режимах или с эластограммами 4-го и 5-го типов. По результатам морфологических исследований найденные образования были разделены на две группы. Первую группу составили 48 образований, в которых по заключениям цитологических и гистологических исследований был выявлен рецидив рака молочной железы, вторую группу - 35 образований, в которых опухолевый рост морфологически не определялся.

Результаты. Комплексное ультразвуковое исследование было точным в 90,4% . Показатели чувствительности и специфичности составили 89,6 и 91,4% соответственно.

Вывод. Комплексное ультразвуковое исследование с использованием компрессионной эластографии служит высокоинформативным методом, в большинстве случаев позволяющим диагностировать локальные рецидивы рака молочной железы.

Об авторах

Наталия Александровна Савельева

Республиканский клинический онкологический диспансер; Казанская государственная медицинская академия

Автор, ответственный за переписку.
Email: n_savelieva@mail.ru
г. Казань, Россия; г. Казань, Россия

Список литературы

  1. Эль А.Х., Куликов Е.П., Шомова М.В. Рецидивы рака молочной железы после органосохраняющего лечения. Рос. мед.-биол. вестн. им. И.П. Павлова. 2012; (1): 108-111.
  2. Farid G., Rasool M.I. Locoregional recurrence after management of carcinoma breast. J. Coll. Hhysicians. Surg. Pak. 2005; 15 (4): 218-220.
  3. Былинский Б.Т. О рецидивах рака молочной железы. Клин. хир. 1964; (11): 66-69.
  4. Дымарский Л.Ю. Рак молочной железы. М.: Медицина. 1980; 192 с.
  5. Сенча А.Н., Могутов М.С., Сергеева Е.Д., Шмелёв Д.М. Соноэластография и новейшие ультразвуковые методики в диагностике рака щитовидной железы. М.: Видар. 2010; 84 с.
  6. Терновой С.К., Абдураимов А.Б., Лесько К.А. и др. Возможности маммографии и качественной эластографии в диагностике рака молочной железы при гипотиреозе. Ультразвуков. и функционал. диагностика. 2013; (5): 50-59.
  7. Заболотская Н.В., Заболотский В.С. Ультразвуковая маммография. Учебный атлас. М.: Стром. 1997; 104 с.
  8. Труфанов Г.Е., Рязанов В.В., Иванова Л.И. Ультразвуковая диагностика заболеваний молочных желёз. Практикум для диагноста №10. СПб.: Элби. 2012; 160 с.
  9. Itoh A., Ueno E., Tohno E. et al. Breast Disease: clinical application of US elastography for diagnosis. Radiology. 2006; 239: 341. doi: 10.1148/radiol.2391041676.
  10. Rago T., Santini F., Scutari M. et al. Elastography: new developments in ultrasound for predicting malignancy in thyroid nodules. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2007; 92 (8): 2917-2922. doi: 10.1210/jc.2007-0641.
  11. Гуюджян Л.В., Шолохов В.Н., Комов Д.В. Ультразвуковая томография в диагностике локальных рецидивов рака молочной железы. Вестн. РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН. 2008; 19 (4): 31-35.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© 2017 Савельева Н.А.

Creative Commons License

Эта статья доступна по лицензии
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».