Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 차은숙 | - |
dc.contributor.author | 채인혜 | - |
dc.creator | 채인혜 | - |
dc.date.accessioned | 2018-03-06T16:31:01Z | - |
dc.date.available | 2018-03-06T16:31:01Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.other | OAK-000000147901 | - |
dc.identifier.uri | http://dcollection.ewha.ac.kr/common/orgView/000000147901 | en_US |
dc.identifier.uri | https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/240483 | - |
dc.description.abstract | The purpose of this study was to evaluate whether sequential changes in kinetic profiles by computer-aided detection (CAD) system during neoadjuvant chemotherapy (NAC) are associated with pathologic complete response (pCR) and residual cancer burden (RCB) in dynamic contrast-enhanced (DCE) magnetic resonance imaging (MRI) of breast cancer patients and to investigate changes in the MRI parameters according to tumor subtypes. Fifty-one patients who received NAC and underwent DCE-MRI (pre-, interim-, post-NAC) and surgery for invasive breast cancer between September 2015 and August 2017 were included. Tumor size, kinetic profiles (peak enhancement, persistent, plateau, and washout enhancing components within a tumor) using a commercially available CAD system at pre-, interim-, and post-NAC MRI, late enhancement and CAD color map at post-NAC MRI were measured. We analyzed the clinical and pathological characteristics, and percentage changes of MRI parameters according to pathologic response and RCB. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to predict pCR. Twenty-three of the 51 tumors were hormone receptor (HR) positive/human epidermal growth factor receptor type 2 (HER2) negative, 18 were HER2 positive, and 10 were triple negative. The pCR rate was 19.6% (10/51); pCR occurred in 5 HER2 positive, 3 triple negative, and 2 HR positive/HER2 negative cases. False negative rates of late enhancement and CAD color map at post-NAC MRI were 2.4% (1/41) and 4.9% (2/41), respectively. There were significant differences in ΔTumor size2 (P = 0.0002), ΔPeak enhancement2 (P = 0.0098), ΔPersistent2 (P = 0.0069), ΔPlateau2 (P = 0.0170), and ΔWashout2 (P = 0.0259) between complete and non-complete responders. In ROC analysis for pCR prediction, ΔTumor size2 provided moderate accuracy (cut-off value, -90%; area under the curve (AUC), 0.88). In the triple negative types, significant differences were noted in ΔTumor size2 (P = 0.0013), ΔPeak enhancement2 (P = 0.0464), ΔPersistent2 (P = 0.0010), and ΔPlateau2 (P = 0.0148) between patients with and without pCR. There were differences in ΔTumor size2, ΔPlateau2, and Δwashout2 between RCB classes. There were no significant differences in the interim changes of MRI parameters according to pathologic response. The final percentage changes in tumor sizes and kinetic profiles by CAD in DCE-MRI differed significantly between patients with pCR and with non-pCR; this tendency was retained in triple negative tumor types. Final percentage changes in tumor size, plateau and washout components differed according to the amount of RCB. Interim–NAC MRI using a CAD system was not useful for early prediction of pathologic response to NAC.;본 연구에서는 선행화학요법을 시행 받은 유방암 환자에서 치료 도중 컴퓨터보조진단 기법을 통해 얻어진 kinetic profiles의 순차적 변화가 병리학적 관해 및 잔류 암 부하와 관련이 있는지, 또한 종양 아형에 따라 자기공명영상 변수들의 변화가 있는지 평가하고자 하였다. 본 연구는 2015년 9월부터 2017년 8월 사이에 침윤성 유방암으로 선행화학요법을 시행 받고, 선행화학요법 전, 중, 후 조영 증강 자기공명영상을 촬영하고, 수술 받은 51명의 환자를 대상으로 하였다. 종양 크기, 선행화학요법 후 자기공명영상에서의 후기 조영 증강과 컴퓨터보조진단의 컬러 맵, 컴퓨터보조진단을 이용해 얻어진 kinetic profiles (종양의 최대 조영 증강, 조영 증강 중 지속, 고원, 유실 성분)을 측정했다. 임상적, 병리학적 특징, 자기공명영상 변수들과 병리학적 관해 여부 및 잔류 암 부하 정도의 관련성을 분석하였다. 병리학적 관해 예측을 위해 수용자 작용 특징 곡선 (Receiver operating characteristic, 이하 ROC) 분석을 시행하였다. 51개의 종양 중, 호르몬 수용체(hormone receptor, 이하 HR) 양성/인간 표피성장 인자 수용체 유형 2 (human epidermal growth factor receptor type 2, 이하 HER2) 음성 아형은 23예 (45.1%), HER2 양성 아형은 18예 (35.3%), 삼중 음성 아형은 10예 (19.6%)였다. 병리학적 관해율은 19.6% (10/51)였고, 이 중 HER2 양성 아형은 5예, 삼중 음성 아형은 3예, HR 양성/HER2 음성 아형은 2예였다. 선행화학요법 후 자기공명영상에서 후기 조영 증강과 컴퓨터보조진단 컬러 맵의 위양성율은 각각 2.4% (1/41)와 4.9% (2/41)였다. 병리학적 관해군과 비 관해군 사이에 조영증강 매개변수의 최종 변화는 종양 크기 (ΔTumor size2, P = 0.0002), 최대 조영 증강 (ΔPeak enhancement2, P = 0.0098), 지속 성분 (ΔPersistent2, P = 0.0069), 고원 성분 (ΔPlateau2, P = 0.0170), 유실 성분 (ΔWashout2, P = 0.0259)에서 유의한 차이를 보였다. 병리학적 관해 예측을 위한 ROC 분석에서는, 종양 크기의 최종 백분율 변화가 중등도의 정확도를 보였다 (최적 절단 값, -90%, 곡선 아래 영역, 0.88). 삼중 음성 아형에서, 종양 크기 (ΔTumor size2, P = 0.0013), 최대 조영증강 (ΔPeak enhancement2, P = 0.0464), 지속 성분 (ΔPersistent2, P = 0.0010), 고원 성분 (ΔPlateau2, P = 0.0148)의 최종 변화가 병리학적 관해군과 비 관해군 사이에 유의한 차이를 보였다. 종양 크기, 고원 성분, 유실 성분의 최종 변화는 잔류 암 부하 정도에 따라 유의한 차이를 보였다. 병리학적 반응에 따른 자기공명영상 매개변수의 중간 변화는 유의한 차이를 보이지 않았다. 결론적으로, 조영 증강 자기공명영상에서 종양 크기와 컴퓨터보조진단을 이용한 kinetic profiles의 최종 변화는 병리학적 관해군과 비 관해군에서 유의하게 다르게 나타났으며, 이러한 경향은 삼중 음성 아형에서 관찰되었다. 종양 크기, 고원 성분, 유실 성분의 최종 변화는 잔류 암 부하 정도에 따라 유의한 차이를 보였다. 컴퓨터보조진단 기법을 이용한 선행화학요법 중간 자기공명영상은 병리학적 반응을 조기에 예측하는데 유용하지 않았다. | - |
dc.description.tableofcontents | I. Introduction 1 II. Materials and methods 3 A. Study population 3 B. Magnetic resonance imaging protocol 3 C. Computer-aided detection system 4 D. Magnetic resonance imaging interpretation and data analysis 5 E. Histopathologic assessment 6 F. Statistical analysis 7 III. Results 9 A. Patient characteristics and pathologic response 9 B. Changes in kinetic profiles according to pathologic response 9 C. Changes in kinetic profiles according to residual cancer burden classes 11 D. Changes in kinetic profiles according to tumor subtype 11 IV. Discussion 12 V. Conclusion 17 Bibliography 31 Abstract (in Korean) 35 | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.format.extent | 935432 bytes | - |
dc.language | eng | - |
dc.publisher | 이화여자대학교 대학원 | - |
dc.subject.ddc | 600 | - |
dc.title | Response evaluation to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer patients | - |
dc.type | Doctoral Thesis | - |
dc.title.subtitle | Sequential dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging using computer-aided detection | - |
dc.title.translated | 유방암 환자에서 선행화학요법에 대한 반응 평가 : 컴퓨터보조진단을 이용한 조영 증강 자기공명영상의 순차적 분석 | - |
dc.creator.othername | Chae, In Hye | - |
dc.format.page | v, 36 p. | - |
dc.contributor.examiner | 백승연 | - |
dc.contributor.examiner | 차은숙 | - |
dc.contributor.examiner | 김성헌 | - |
dc.contributor.examiner | 성순희 | - |
dc.contributor.examiner | 황지영 | - |
dc.identifier.thesisdegree | Doctor | - |
dc.identifier.major | 대학원 의학과 | - |
dc.date.awarded | 2018.2 | - |