Purpose: To compare tumor size by mammography and sonography and align with pathological results in primary breast cancer cases. Materials and Methods: We retrospectively reviewed 95 primary breast cancer patients who underwent mammography and sonography from January 2011 to June 2012. The largest tumor diameter was chosen as sizing reference for each imaging modality. The measurements of mammography and sonography were considered concordant if they were within the measurement of pathological results ${\pm}0.5cm$. Pearson's correlation coefficient was calculated for imaging results. Results: The range of the maximum diameter was 0.6cm-10.5cm and mean value was $3.81{\pm}2.04cm$ by pathological results, 0.7cm-12.4 cm and $3.99{\pm}2.19cm$ by mammography, and 0.9cm-11.0cm and $3.63{\pm}2.01cm$ by sonography, respectively. Sonography (R: 0.754), underestimated tumor size, but had a better correlation with pathological tumor size compared to mammography (R: 0.676), which overestimated tumor size. Conclusions: Sonography is superior to mammography in assessment of primary breast cancer.
Electrical impedance tomography (EIT) is a technique for determining the electrical conductivity and permittivity distribution within the interior of a body from measurements made on its surface. One recent application area of the EIT is the detection of breast cancer by imaging the conductivity and permittivity distribution inside the breast. The present standard for breast cancer detection is X-ray mammography, and it is desirable that EIT and X-ray mammography use the same geometry. A forward model of a simplified mammography geometry for EIT imaging was proposed earlier. In this paper, we propose an iterative algorithm for computing the current pattern that will be applied to the electrodes. The current pattern applied to the electrodes influences the voltages measured on the electrodes. Since the measured voltage data is going to be used in the impedance imaging computation, it is desirable to apply currents that result in the largest possible voltage signal. We compute the eigenfunctions for a homogenous medium that will be applied as current patterns to the electrodes. The algorithm for the computation of the eigenfunctions is presented. The convergence of the algorithm is shown by computing the eigencurrent of the simplified mammography geometry.
This study is a retrospective analysis of the results of tests at three general hospitals in Busan that perform mammography using digital mammography devices. There were 5,320 people in the study, and the results of their breast cancer screening were analyzed to verify the efficacy of breast cancer screening for digital mammography. The average age of patients who performed breast cancer screening was 57.7 years (range 30 to 87 years), and the cancer detection rate was 26, with 4.6 cases per 1,000 people. According to the cancer detection rate by risk factor in patients who conducted breast cancer screening, breast cancer was found in patients without underlying diseases more than in patients with underlying diseases. Additional ultrasound examinations show that the gastronomic rate identified is 3.6%, which is relatively very low compared to that of the Film-Screen system.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.38-41
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2002
Mammography is considered the single most important diagnostic tool in the early detection of breast cancer. Today's dedicated mammographic equipment, specially designed x-ray screen/film combinations, coupled with controlled film processing, produces excellent image quality and can detect very low contrast small lesions. In mammography, it is most important to produce consistent high-contrast, high-resolution images at the lowest radiation dose consistent with high image quality. Some of the major technical development milestones that have let to today's high quality in mammographic imaging are reviewed. Both the American College of Radiology Mammography Accreditation Program and the Mammography Quality Standards Act have significant impact on the improvement of the technical quality of mammographic images in the United States and worldwide. A most recent development in digital mammography has opened up avenues for improving diagnosis.
Background: Early detection remains the cornerstone of breast cancer control in terms of outcome and survival. Thus far the only breast cancer screening method proven effective is mammography. The awareness of female health care workers (HCW) about breast cancer prevention is of vital importance, as their beliefs and behavior may have a major impact on other women. This study was designed to assess mammography screening uptake among female healthcare workers at primary healthcare centers, and to identify the primary motivators and barriers that affect uptake results. Materials and Methods: A cross sectional study design was used to assess mammography screening by 299 female healthcare workers who completed a self-administered questionnaire that assessed demographics, screening uptake, motivators and barriers. Results: The mean age was 46 years (within age of risk). The majority (95.1%) demonstrated adequate knowledge about breast cancer and mammography screening and 50% of the participants reported having at least one mammogram; however only 21% of them had regularly scheduled mammograms. The most frequent reported motivator was the perceived benefit that early detection of breast cancer is important for its management (89.6%), followed by the belief that mammography can detect breast cancer before its symptoms appear (84.4%). On the other hand, the most frequent barrier reported was being busy (46.7%), followed by the lack of perceived susceptibility (41.5%). Conclusions: Mammography screening was found to be sub-optimal in a population of HCW's with 50 % stating that they received a mammogram at least once, and a minority reported regular screening. There is a pressing need for educational programs aimed at removing the barriers that limit compliance with recommendations for mammography screening, and to emphasize the importance of early detection in breast cancer treatment. Ensuring the availability and accessibility of screening services, particularly for healthcare workers within their work settings are other important factors that would improve the acceptance and compliance for mammography screening programs.
Conclusions below are drawn after survey date from 1,969 samplers of mammography and 1,531 breast ultrasound for 10 months, from 1 July 2006 to 30 April 2007. 1. Ages between 40 and 50 of samplers take the largest part of age distribution, and 68.57% of mammography and 71.32% of samplers are fallen under the category. 2. Samplers judged by diseased patients are 31.95% samplers of mammography and 45.79% samplers of breast ultrasound. 3. Age distributions of diseased patients were from 30 to 60 in mammography, 30 to 50 in breast ultrasound. 4. Breast ultrasound shows little difference between left side and right side of diseased part, but mammography shows significant diseased part in both sides. 5. As a result of reading examination, there is higher probability of detection in order of Calcification, Nodular, Mass in mammography. And Cyst, Nodular, Mass in breast ultrasound. 6. As a reading examinations, probability of judging a certain disease in high in mammography, but breast ultrasound shows 1 or 2 kinds of disease.
During the past decade, researchers have investigated the use of computer-aided mammography interpretation. With the application of deep learning technology, artificial intelligence (AI)-based algorithms for mammography have shown promising results in the quantitative assessment of parenchymal density, detection and diagnosis of breast cancer, and prediction of breast cancer risk, enabling more precise patient management. AI-based algorithms may also enhance the efficiency of the interpretation workflow by reducing both the workload and interpretation time. However, more in-depth investigation is required to conclusively prove the effectiveness of AI-based algorithms. This review article discusses how AI algorithms can be applied to mammography interpretation as well as the current challenges in its implementation in real-world practice.
Purpose: This study was to identify factors affecting regular mammography screening behavior of outpatients. The target subjects were 150 women who had visited the breast clinic at the university hospital, and the study period was around 10 months from March to December 2006. Data were analyzed by using $\chi^2$-test, t-test and logistic regression analysis. Results: Of the subjects, 50% experienced mammography and 31.6% took mammography regularly. In the relational analysis between various factors and regular mammography, there were significant differences among the $41{\sim}50$ year old group, the employed group, the high income group, the regular exercise group, the non-drinking group, and the previously x-rayed group. And, in the Logistic Regression analysis, those who preferred bean food were 3.20 times more likely to take mammogram regularly, and those who married were 3.49 times more likely to do than the unmarried. Also, those who had low health belief and who were under age 51 were less likely to take regular mammogram. Conclusion: In order to increase the rate of conducting regular mammography, there must be different intervention strategies according to food habit, marital status and age, and a support system must be devised to increase health belief about breast cancer.
Background: Breast cancer is a serious health problem. Early detection is crucial for optimal treatment and reducing mortality. Objective: The aim of this study was to evaluate health beliefs concerning performance of breast self- examination (BSE) and mammography in a sample of Iranian female health workers. Materials and Methods: This cross-sectional study was performed among 441 female health care workers (physicians=88, nurses=163, midwives=38, officers=68, and others=84) in 3 different health centers in Yazd, Iran. Data were collected using a self administered questionnaire which included demographic characteristics and thenPersian version of the Champion's Health Belief Model Scale (CHBMS). Results: The mean age of the participants was $34.7{\pm}13.7$. It was found that 41.9% of the workers performed BSE in the past and 14.9% of them regularly, but only 10.6% of them had undergone a mammogram. Perceived barriers to BSE (F=6.351, P=0.021) and mammography (F=5.214, p=0.022) were significantly higher in officers than physicians, nurses or midwives. Perceived barriers were lower among those who had performed BSE and mammography, but not significant (p=0.34 and p=0.56, respectively). Furthermore, perceived susceptibility and perceived benefits of the workers who had BSE and mammography were significantly higher than who did not (p<0.05). Perceived seriousness was not a significant variable in BSE and mammography (p=0.71 and p=0.43, respectively). Conclusions: The health beliefs of health workers concerning the perceived susceptibility of breast cancer and the perceived benefits BSE and mammography significantly impact their screening practices.
Purpose: This study was done to examine differences in mammography screening according to breast cancer and social network characteristic. Methods: Data were collected from 187 married women 35 years and older who were using public health centers, health promotion centers, cultural centers, obstetrics and gynecology hospitals or other relevant community sites. Data were collected between October 24 and December 4, 2008. Data were analyzed using the SPSS/WIN 15.0 program. Results: The participation rate for mammography screening was 35.3%. The following general and breast cancer characteristics showed statistically significant differences: religion, family incomes, regular medical-care, general health examinations during past 2 years, and history of breast disease. The following social network characteristics showed statistically significant differences: social norms and subjective norms. Using logistic regression analysis, regular medical-care, breast cancer risk appraisal, social norm, and subjective norms were highly predictive of subsequent mammography. Conclusion: The results of this study indicate that it is important to develop and provide tailored intervention programs through integrated socially mediated programs. By consciously including social network and support systems, breast cancer detection efforts would not end as a one-time event, but naturally build on network structure of adults women, thus facilitating regular mammography screening.
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