Breast volume has been approximately estimated under the assumption that the shape of breast is a corn. However, women's breast is more like a bulged bag in reality. In this paper, three methods of breast volume estimation were compared to find out the more accurate method. The shape of the breast is assumed as a hemisphere in the first estimation method and a corn in the second one. In the third method, arc along the cross sectional shape of breast was utilized in the calculation. Comparisons among the methods were made using the actual 3D volume measurement of thirty seven women's breast. As results, the third method was the best one for the normal breast type, especially for the lower part of the breast ($R^2=0.74$) which is the crucial design parameter of the brassiere. Assumption of the shape of breast as a corn was reasonably acceptable when the breast is sagged. It was expected that when women wore brassiere, the accuracy of the third method would increase more, since the shape of breast becomes more symmetrical.
Background Preoperative volume assessment is useful in breast reconstruction. Magnetic resonance imaging (MRI) and mammography are commonly available to reconstructive surgeons in the care of a patient with breast cancer. This study aimed to verify the accuracy of breast volume measured by MRI, and to identify any factor affecting the relationship between measured breast volume and actual breast weight to derive a new model for accurate breast volume estimation. Methods From January 2012 to January 2013, a retrospective review was performed on a total of 101 breasts from 99 patients who had undergone total mastectomy. The mastectomy specimen weight was obtained for each breast. Mammographic and MRI data were used to estimate the volume and density. A standard statistical analysis was performed. Results The mean mastectomy specimen weight was 340.8 g (range, 95 to 795 g). The mean MRI-estimated volume was $322.2mL^3$. When divided into three groups by the "difference percentage value", the underestimated group showed a significantly higher fibroglandular volume, higher percent density, and included significantly more Breast Imaging, Reporting and Data System mammographic density grade 4 breasts than the other groups. We derived a new model considering both fibroglandular tissue volume and fat tissue volume for accurate breast volume estimation. Conclusions MRI-based breast volume assessment showed a significant correlation with actual breast weight; however, in the case of dense breasts, the reconstructive surgeon should note that the mastectomy specimen weight tends to overestimate the volume. We suggested a new model for accurate breast volume assessment considering fibroglandular and fat tissue volume.
Background Flap volume is an important factor for obtaining satisfactory symmetry in breast reconstruction with a transverse rectus abdominis myocutaneous (TRAM) free flap. We aimed to develop an easy and simple method to estimate flap volume. Methods We performed a preoperative estimation of the TRAM flap volume in five patients with breast cancer who underwent 2-stage breast reconstruction following an immediate tissue expander operation after a simple mastectomy. We measured the height and width of each flap zone using a ruler and measured the tissue thickness by ultrasound. The volume of each zone, approximated as a triangular or square prism, was then calculated. The zone volumes were summed to obtain the total calculated volume of the TRAM flap. We then determined the width of zone II, so that the calculated flap volume was equal to the required flap volume ($1.2{\times}1.05{\times}$the weight of the resected mastectomy tissue). The TRAM flap was transferred vertically so that zone III was located on the upper side, and zone II was trimmed in the sitting position after vascular anastomosis. We compared the estimated flap width of zone II (=X) with the actual flap width of zone II. Results X was similar to the actual measured width. Accurate volume replacement with the TRAM flap resulted in good symmetry in all cases. Conclusions The volume of a free TRAM flap can be straightforwardly estimated preoperatively using the method presented here, with ultrasound, ruler, and simple calculations, and this technique may help reduced the time required for precise flap tailoring.
Purpose: Breast volume is one of the crucial measurements in preoperative planning and postoperative evaluation of the results in mammoplasty. There are several methods suggested by different authors, but there is still no commonly accepted standard methods for measuring breast volume. To help the surgeons to base their estimation on an objective evaluation, we developed a simple method using Polyethylene bag and plaster molding. Methods: After Polyethylene bags were put in suitable size on both breasts of the patient in upright position, silk plaster was molded on the surface evenly. Then molds can be obtained after marking boundaries of breasts with a pen. Breast volume measurement can be done by filling water in the molds and measuring it. Moreover, postoperative design for natural skin brassier was possible using the molds. Results: This method was applied to 2 patients for reduction mammoplasty and the breast volume measurement was simple, hygienic and accurate, done within 10 minutes. Conclusion: This method using Polyethylene bag and plaster molding has several advantages. 1. It is comparatively accurate regardless of the size and shape of patient's breasts in upright position. 2. Measurement time is short and inconvenience and shame of patients can be reduced by making molds after putting on Polyethylene bags. 3. It is relatively economical and uses easily available hygienic materials. 4. The postoperative shape and volume of breasts can be predicted by using molds preoperatively.
Utilization of high energy photons (>10MV) with an optimal weight using a mixed energy technique is a practical way to generate a homogenous dose distribution while maintaining adequate target coverage in intact breast radiotherapy. This study represents a model for estimation of this optimal weight for day to day clinical usage. For this purpose, treatment planning computed tomography scans of thirty-three consecutive early stage breast cancer patients following breast conservation surgery were analyzed. After delineation of the breast clinical target volume (CTV) and placing opposed wedge paired isocenteric tangential portals, dosimeteric calculations were conducted and dose volume histograms (DVHs) were generated, first with pure 6MV photons and then these calculations were repeated ten times with incorporating 18MV photons (ten percent increase in weight per step) in each individual patient. For each calculation two indexes including maximum dose in the breast CTV ($D_{max}$) and the volume of CTV which covered with 95% Isodose line ($V_{CTV,95%IDL}$) were measured according to the DVH data and then normalized values were plotted in a graph. The optimal weight of 18MV photons was defined as the intersection point of $D_{max}$ and $V_{CTV,95%IDL}$ graphs. For creating a model to predict this optimal weight multiple linear regression analysis was used based on some of the breast and tangential field parameters. The best fitting model for prediction of 18MV photons optimal weight in breast radiotherapy using mixed energy technique, incorporated chest wall separation plus central lung distance (Adjusted R2=0.776). In conclusion, this study represents a model for the estimation of optimal beam weighting in breast radiotherapy using mixed photon energy technique for routine day to day clinical usage.
본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R2)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.
Objective: As a source of information, medical data can feature hidden relationships. However, the high volume of datasets and complexity of decision-making in medicine introduce difficulties for analysis and interpretation and processing steps may be needed before the data can be used by clinicians in their work. This study focused on the use of Bayesian models with different numbers of nodes to aid clinicians in breast cancer risk estimation. Methods: Bayesian networks (BNs) with a retrospectively collected dataset including mammographic details, risk factor exposure, and clinical findings was assessed for prediction of the probability of breast cancer in individual patients. Area under the receiver-operating characteristic curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values were used to evaluate discriminative performance. Result: A network incorporating selected features performed better (AUC = 0.94) than that incorporating all the features (AUC = 0.93). The results revealed no significant difference among 3 models regarding performance indices at the 5% significance level. Conclusion: BNs could effectively discriminate malignant from benign abnormalities and accurately predict the risk of breast cancer in individuals. Moreover, the overall performance of the 9-node BN was better, and due to the lower number of nodes it might be more readily be applied in clinical settings.
Choi, Woo Jung;Cha, Joo Hee;Kim, Hak Hee;Shin, Hee Jung;Kim, Hyunji;Chae, Eun Young;Hong, Min Ji
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권21호
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pp.9101-9105
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2014
Background: The purpose of this study was to compare the accuracy and effectiveness of automated breast volume scanning (ABVS) and hand-held ultrasound (HHUS) in the detection of breast cancer in a large population group with a long-term follow-up, and to investigate whether different ultrasound systems may influence the estimation of cancer detection. Materials and Methods: Institutional review board approval was obtained for this retrospective study, and informed consent was waived. From September 2010 to August 2011, a total of 1,866 ABVS and 3,700 HHUS participants, who underwent these procedures at our institute, were included in this study. Cancers occurring during the study and subsequent follow-up were evaluated. The reference standard was a combination of histology and follow-up imaging (${\geq}12months$). The recall rate, cancer detection yield, diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, and positive (PPV) and negative (NPV) predictive values were calculated with exact 95% confidence intervals. Results: The recall rate was 2.57 per 1,000 (48/1,866) for ABVS and 3.57 per 1,000 (132/3,700) for HHUS, with a significant difference (p=0.048). The cancer detection yield was 3.8 per 1,000 for ABVS and 2.7 per 1,000 for HHUS. The diagnostic accuracy was 97.7% for ABVS and 96.5% for HHUS with statistical significance (p=0.018). The specificity of ABVS and HHUS were 97.8%, 96.7%, respectively (p=0.022). Conclusions: ABVS shows a comparable diagnostic performance to HHUS. ABVS is an effective supplemental tool for mammography in breast cancer detection in a large population.
Seo, Yeon Ok;Lumbres, Roscinto Ian C.;Won, Hyun Kyu;Jung, Sung Cheol;Lee, Young Jin
Journal of Ecology and Environment
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제38권4호
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pp.485-491
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2015
This study was conducted to develop stem volume models for the volume estimation of Quercus glauca Thunb. in Jeju Island, Republic of Korea. Furthermore, this study validated the developed stem volume models using an independent dataset. A total of 167 trees were measured for their diameter at breast height (DBH), total height and stem volume using non-destructive sampling methods. Eighty percent of the dataset was used for the initial model development while the remaining 20% was used for model validation. The performance of the different models was evaluated using the following fit statistics: standard error of estimate (SEE), mean bias absolute mean deviation (AMD), coefficient of determination (R2), and root mean square error (RMSE). The AMD of the five models from the different DBH classes were determined using the validation dataset. Model 5 (V = aDbHc), which estimates volume using DBH and total height as predicting variables, had the best SEE (0.02745), AMD (0.01538), R2 (0.97603) and RMSE (0.02746). Overall, volume models with two independent variables (DBH and total height) performed better than those with only one (DBH) based on the model evaluation and validation. The models developed in this study can provide forest managers with accurate estimations for the stem volumes of Quercus glauca in the subtropical forests of Jeju Island, Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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