Avaliação da densidade mamária com o uso de inteligência artificial por rede neural convolucional em mulheres na pós-menopausa com síndrome de Gilbert (2022)
- Authors:
- Autor USP: MAESAKA, JONATHAN YUGO - FM
- Unidade: FM
- DOI: 10.11606/T.5.2022.tde-28042022-110517
- Subjects: NEOPLASIAS MAMÁRIAS; ESTRÓGENOS
- Keywords: Breast density; Breast neoplasms; Estrogens/metabolism; Gilbert's syndrome; Síndrome de Gilbert
- Language: Português
- Abstract: A síndrome de Gilbert (SG) é descrita como uma hiperbilirrubinemia indireta que ocorre na ausência de doenças hepáticas ou quadros hemolíticos. Apresenta, como principal manifestação clínica, episódios de icterícia intermitente. O aumento dos níveis séricos de bilirrubina em pacientes com SG ocorre devido à redução da atividade hepática da enzima bilirrubina-glucuroniltranferase a cerca de 30% do normal. Mudanças na via de glucuronidação podem justificar alterações no metabolismo de estrogênio e eventuais repercussões dessa exposição na mama. Procuramos avaliar a densidade mamária de mulheres na pós-menopausa com o emprego de mamografia e rede neural convolucional nesta população específica, com o propósito de identificar novas ferramentas para o seguimento das pacientes com essa síndrome. OBJETIVOS: Avaliar a densidade mamária com o uso de inteligência artificial por rede neural convolucional em mulheres na pós-menopausa com Síndrome de Gilbert. MÉTODOS: Avaliação de 52 pacientes divididas em três grupos: grupo Síndrome de Gilbert composto por 12 pacientes, grupo controle genotipado formado por 9 pacientes, e Grupo controle não genotipado constituído por 31 pacientes. Todas foram submetidas a mamografia e análise por inteligência artificial utilizando Convolutional Neural Network (CNN). RESULTADOS: No grupo de pacientes SG com mamas densas (extremamente densas e heterogeneamente densas) a CNN apresentou sensibilidade de 57,14%, especificidade de 100%,com acurácia de 75%, comparado a sensibilidade e especificidade de 100% no grupo Controle genotipado, e sensibilidade de 44,44% e especificidade de 92,31% no grupo Controle não genotipado. O coeficiente de concordância kappa das densidades mamárias avaliadas por radiologistas e pela CNN foi de 0,381 para o grupo Síndrome de Gilbert, 0,700 para o grupo Controle genotipado e 0,291 para o grupo Controle não genotipado. CONCLUSÃO: A sensibilidade da CNN em identificar as mamas densas no grupo SG foi menor que a do grupo Controle genotipado e mais semelhante à do grupo Controle não genotipado. Quando comparada a avaliação da densidade mamária pelo radiologista, a CNN possui concordância mediana no grupo Controle genotipado, porém baixa concordância em pacientes com SG. Os dados indicam a necessidade de validação do algoritmo CNN em populações com condições clínicas específicas, bem como sugere o uso de outros métodos complementares para avaliar a densidade mamária nas pacientes com SG
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- Data da defesa: 20.01.2022
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- Cor do Acesso Aberto: gold
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ABNT
MAESAKA, Jonathan Yugo. Avaliação da densidade mamária com o uso de inteligência artificial por rede neural convolucional em mulheres na pós-menopausa com síndrome de Gilbert. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5139/tde-28042022-110517/. Acesso em: 02 out. 2024. -
APA
Maesaka, J. Y. (2022). Avaliação da densidade mamária com o uso de inteligência artificial por rede neural convolucional em mulheres na pós-menopausa com síndrome de Gilbert (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5139/tde-28042022-110517/ -
NLM
Maesaka JY. Avaliação da densidade mamária com o uso de inteligência artificial por rede neural convolucional em mulheres na pós-menopausa com síndrome de Gilbert [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5139/tde-28042022-110517/ -
Vancouver
Maesaka JY. Avaliação da densidade mamária com o uso de inteligência artificial por rede neural convolucional em mulheres na pós-menopausa com síndrome de Gilbert [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5139/tde-28042022-110517/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.5.2022.tde-28042022-110517 (Fonte: oaDOI API)
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