대한유방검진의학회

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목적: 동적 조영 증강 Dynamic contrast enhanced MRI (DCE-MRI)에서 자동화 정량 분석으로 산출한 배경 실질 조영 증강(background parenchymal enhancement, BPE) 지표의 유방암 발생 예측 유용성을 평가하였다. 대상 및 방법: 2019년 6월부터 2023년 10월까지 유방 DCE-MRI를 시행한 532명 중 27명을 제외한 505명에서 정성적 BPE를 3명이 독립 평가하고 Fleiss’ kappa를 산출하였다. MRI 시행 당시 연령과 폐경 여부로 1:1 매칭한 유방암 환자군 84명과 정상 대조군 84명에서 동적 위상 (1st–5th post contrast enhanced phase)별 섬유선조직 fibroglandular tissue (FGT) 용적, BPE, 배경실질 대 지방 비 BPE-to-fat ratio (BPE/fat)를 자동화 산출하고, 조건부 로지스틱 회귀로 odds ratio (OR)와 P값을 계산하여 비교하였다. 결과: 정성적 BPE는 mild가 가장 흔했으며 (42.6%, 215/505), 판독자 간 일치도는 높았다 (kappa 0.851). 매칭 집단에서 FGT 용적과 BPE는 유방암과 유의한 연관이 없었다. 반면 BPE/fat는 모든 위상에서 유방암 위험도 증가와 연관되었고 (OR 2.2-3.3), 특히 1st(OR 2.7, P=0.04)와 2nd post phase(OR 2.4, P=0.04)에서 유의하였다. 결론: 자동화 정량 지표 중 BPE/fat는 유방 DCE-MRI 초기 위상에서 유방암 위험과 유의하게 연관되어 잠재적 예측 지표가 될 수 있다.
Key Words: Breast cancer; Background parenchymal enhancement; Artificial intelligence; Prediction, Ris