A.S. Kultaev ¹, I.A. Zakiryarov ²

1. «Kazakh Institute of Oncology and Radiology» JSC, Almaty, the Republic of Kazakhstan;
2. «Asfendiyarov Kazakh National Medical University» NAO, Almaty, the Republic of Kazakhstan

DOI: https://www.doi.org/10.52532/2521-6414-2022-4-66-24-32

UDC: 616-006.66:618.19:073.43

Year: 2022 issure: 66 number: 4 pages: 24-32

Download PDF:

ABSTRACT

Relevance: Breast masses remain a public health dilemma worldwide. Breast cancer (BC) is one of the leading causes of cancer mortality. So, in Kazakhstan in 2018-2019. Breast cancer ranked 3rd in the structure of mortality from malignant diseases, with a share of 8.7-8.1%.
Breast cancer is the most common cancer among women. According to the WHO, over 2.2 million breast cancer cases were registered in 2020. In the world, breast cancer ranks fifth among the causes of death (685,000 deaths per year).
On average, about 3000 breast cancer cases are detected in the Republic of Kazakhstan annually, and more than 1380 women die from this disease. The high rate of increase in morbidity and mortality, which is ahead of most other tumors, puts the problem of breast cancer in the lead.
The rapid progress of technological developments in medicine has positively influenced the diagnosis of breast formations. Samsung Medison introduced the S-Detect function for the breast, which allows you to highlight the formation and characterize the affected area. Previously, reliable assessments were made using sonoelastography methods.
The study aimed to: determine the role of the S-Detect function in the differential diagnosis of breast masses.
Methods: A comparative analysis of images taken with the S-Detect function and the sonoelastography method was carried out in 50 patients.
Results: The S-Detect program made it possible to make a correct diagnosis in 87-93% (46 out of 50) of cases, confirmed by the results of morphological verification (histology, cytology). The sonoelastography method showed correct results in 75-80% (40 out of 50) cases.
Conclusion: The use of S-Detect technology in analyzing the nature of formations in the mammary glands showed good agreement with B-mode, color (CFM) and power Doppler. S-Detect technology can be effectively used by novice radiologists when writing conclusions.
Keywords: S-Detect Breast, BI-RADS, breast ultrasound, breast formation, sonoelastography.

List of sources used:

1. Гончарова Т.Г., Кайдарова Д.Р., Омарбаева Н.А., Аскандирова А.Б., Оразгалиева М.Г., Әдiлбай Д.Г., Cheishvili D., Vaisheva F., Szyf M. Разработка метода ранней диагностики рака молочной железы на основе эпигенетических маркеров // Онкология и радиология Казахстана. – 2020. – № 4(58). – С. 29-35 [Goncharova T.G., Kaidarova D.R., Omarbayeva N.A., Askandirova A.B., Orazgaliyeva M.G., Adilbay D.G., Cheishvili D., Vaisheva F., Szyf M. Razrabotka metoda rannej diagnostiki raka molochnoj zhelezy na osnove e’pigeneticheskix markerov // Onkologiya i radiologiya Kazaxstana. – 2020. – №4(58). – S. 29-35 (in Russ).] https://doi.org/10.52532/2521-6414-2020-4-58-29-35
2. DeSantis Carol E., Bray F., Ferlay J., Lortet-Tieulent J., Anderson B.O., Jemal A. International variation in female breast cancer incidence and mortality rates // Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. – 2015. – Vol. 24 (10). – P. 1495–1506. https://doi.org/10.1158/1055-9965.EPI-15-0535
3. Чертищева И.Л., Ли В.Е., Бекежан А.Б., Масадыков А.С., Шалгумбаева Г.М., Сайдуалиев Д.Н. Заболеваемость и смертность от рака молочной железы в Казахстане за 2015-2019 годы // Наука и Здравоохранение. – 2021. – №2(23). – С. 148-154. [Chertishheva I.L., Li V.E., Bekezhan A.B., Masadykov A.S., Shalgumbaeva G.M., Sajdualiev D.N. Zabolevaemost’ i smertnost’ ot raka molochnoj zhelezy v Kazaxstane za 2015-2019 gody // Nauka i Zdravooxranenie – 2021. – №2(23). – S. 148-154. (in Russ.)]. https://doi.org/10.34689/SH.2021.23.2.016
4. Бейсебаев Е.Н. Оценка роли социальных детерминантов в скрининговых исследованиях и 5-летней выживаемости женщин с заболеванием рака молочной железы: дис. … док. философии: 6D110200. – Алматы: КазНМУ им. С.Д. Асфендиярова, 2015. – 91 с. [Bejsebaev E.N. Ocenka roli social’nyx determinantov v skriningovyx issledovaniyax i 5-letnej vyzhivaemosti zhenshhin s zabolevaniem raka molochnoj zhelezy: dis. … dok. filosofii: 6D110200. – Almaty: KazNMU im. S.D. Asfendiyarova, 2015. – 91 s. (in Russ.)]. https://kaznmu.edu.kz/rus/wp-content/uploads/2015/11/ДИССЕРТАЦИЯ-Бейсебаева-Е.Н.1.pdf
5. Клинический протокол диагностики лечения. Рак молочной железы: рекоменд. Экспертным советом РЦРЗ МЗСР РК от 27.11.2015, протокол №17 [Klinicheskij protokol diagnostiki lecheniya. Rak molochnoj zhelezy: rekomend. E’kspertnym sovetom RCRZ MZSR RK ot 27.11.2015, protokol №17 (in Russ.)]. https://onco.kz/wp-content/uploads/2017/12/23.pdf
6. Всемирная организация здравоохранения. Рак молочной железы. Основные факты. 26.03.2021 [Vsemirnaya organizaciya zdravoxraneniya. Rak molochnoj zhelezy. Osnovnye fakty. 26.03.2021 (in Russ.)]. https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/breast-cancer
7. Фишер П.Р. УЗИ при раке молочной железы. 15.05.2019 [Fisher P.R. UZI pri rake molochnoj zhelezy. 15.05.2019 (in Russ.)]. https://rh.org.ru/statti/uzi-pri-rake-molochnoj-zhelezy/
8. Заболотская Н.В. Оценка рисков злокачественности US BI-RADS с использованием автоклассификатора S-Detect, допплерографиии и эластографии на УЗ-сканерах Samsung Medison // SonoAce Ultrasound. – 2020. – №32. – С. 91–98. [Zabolotskaya N.V. Ocenka riskov zlokachestvennosti US BI-RADS s ispol’zovaniem avtoklassifikatora S-Detect, dopplerografiii i e’lastografii na UZ-skanerax Samsung Medison // SonoAce Ultrasound. – 2020. – №32. – S. 91-98. (in Russ.)] https://www.medison.ru/si/art477.html
9. Samsung Newsroom. Samsung Brings Together Medical Imaging and AI for Radiologists at RSNA 2018. – USA. – 26.11.2018. https://news.samsung.com/global/samsung-brings-together-medical-imaging-and-ai-for-radiologists-at-rsna-2018
10. Duda V., Kohler C., Stamm A., Storch A. Технология ElastoScan в диагностике заболеваний молочных желез: 10 самых обсуждаемых вопросов // SonoAce Ultrasound. – 2016. – C. 88-93 [Duda V., Kohler C., Stamm A., Storch A. Texnologiya e’lastografii ElastoScan™ v diagnostike zabolevanij molochnyx zhelez: 10 samyx obsuzhdaemyx voprosov // SonoAce Ultrasound. – 2016. – S. 88-93 (in Russ.)]. https://www.medison.ru/si/art433.html
11. Barr R.G. Future of breast elastography // Ultrasonography. – 2019. – Vol. 38(2). – P. 93–105. https://doi.org/10.14366/usg.18053
12. RH. Эластография молочной железы, обзор литературы 11.04.2014 [RH.E’lastografiya molochnoj zhelezy, obzor literatury. 11.04.2014 (in Russ.)]. https://rh.org.ru/statti/elastografiya-molochnoj-zhelezy-obzor-literatury
13. Chen Y., Gao Y., Chang C., Wang F., Zeng W., Chen J. Ultrasound shear wave elastography of breast lesions: correlation of anisotropy with clinical and histopathological findings // BMC Medical Imaging. – 2018. – Vol. 11. https://cancerimagingjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40644-018-0144-x
14. Zheng X., Li F., Xuan Z.D., Wang Y., Zhang L. Combination of shear wave elastography and BI-RADS in identification of solid breast masses // BMC Med. Imag. – 2021. – Vol. 21(1). – Art. ID 183. https://doi.org/10.1186/s12880-021-00702-4
15. Dällenbach R.Z., Plodinec M., Oertle P., Redling K., Obermann E.C., Lim R.Y.H., Schoenenberger C.A. Length Scale Matters: Real-Time Elastography versus Nanomechanical Profiling by Atomic Force Microscopy for the Diagnosis of Breast Lesions // BioMed. Res. Int. – 2018. – Vol. 2018. – Art. ID 3840597. https://doi.org/10.1155/2018/3840597
16. Бусько Е.А., Семиглазов В.В., Мищенко А.В., Черная А.В., Костромина Е.В., Семиглазова Т.Ю., Зайцев А.Н., Курганская И.Х., Рогачев М.В., Борсуков А.В., Сафронова М.А. Компрессионная соноэластография молочной железы: Учебное пособие для врачей ультразвуковой диагностики. Научно-исследовательский институт онкологии имени Н.Н. Петрова. // Санкт-Петербург-2015
17. RH. Клиническое применение эластографии молочной железы: последние достижения. 15.12.2014 [RH. Klinicheskoe primenenie e’lastografii molochnoj zhelezy: poslednie dostizheniya. 15.12.2014. (in Russ.)]. https://rh.org.ru/statti/klinicheskoe-primenenie-elastografii-molochnoj-zhelezy-poslednie-dostizheniya/