Американский Колледж Радиологии опубликовал 1-ю версию лексикона BI-RADS (система анализа и протоколирования результатов лучевых исследований молочной железы) для УЗИ в 2003 г. с целью стандартизации диагностического описания объемных образований молочной железы. После 10 лет применения в клинической практике некоторые показатели продемонстрировали высокую специфичность и чувствительность, в то время как другие оказались вообще неприемлемы для диагностических целей. В 2013 г. были опубликованы 2-я версия лексикона BI-RADS для УЗИ и 5-е издания атласа BI-RADS.
Для адекватного описания и классификации необходимо визуализировать образование в двух перпендикулярных плоскостях.
Согласно лексикона каждое образование описывают с учетом его формы, ориентации, контуров, эхо-структуры и дорзальных артефактов, а также изменений со стороны окружающих тканей, и, далее, классифицируют в независимую категорию, которая указывает на рекомендованную клиническую стратегию (см. таблицу и комментарии). По причине широкой вариабельности возможности малигнизации, 4-я категория была подразделена на подкатегории 4a, 4b и 4c, вероятность малигнизации в которых составляет 2-10%, 10-50% и 50-95% соответственно (American College of Radiology 2013).
Компания Samsung Medison (Республика Корея) разработала инновационную технологию S-Detect Breast которая позволяет выполнять автоматическую классификацию образования по системе BI-RADS, а также делать предположение о вероятной злокачественности или доброкачественности образования.
Технология использует алгоритм глубокого обучения (deep learning) искусственной нейронной сети на основе 10 000+ подтвержденных биопсией изображений молочной железы.
Программу S-Detect Breast поддерживают УЗИ-сканеры HS60, HS70A, WS80A, RS80A.
