В помощь практикующему врачу: визуализация образований яичников в соответствии с категориальной шкалой оценки рисков злокачественности образований яичников O-RADS MRI

Цель: изучение информативности системы оценки данных магнитно-резонансной визуализации яичников и придатков (Ovarian-Adnexal Imaging-Reporting-Data System Magnetic Resonance Imaging, O-RADS MRI) в оценке злокачественных образований придатков матки на практике врача-рентгенолога.

Материал и методы. В исследование включена 271 женщина, прошедшая магнитно-резонансную томографию (МРТ) органов малого таза в период с августа по ноябрь 2021 г. Два рентгенолога с опытом работы 6 лет (исследователь 1) и 2 года (исследователь 2) ретроспективно провели анализ МРТ-изображений, при котором все образования придатков матки оценивались по категориальной шкале O-RADS MRI от 0 до 5 баллов. Осуществлен анализ истинно-положительных, истинно-отрицательных, ложноположительных и ложноотрицательных показателей в соответствии с данными МРТ по сравнению с референсными данными (результатами гистологического исследования или клинико-инструментального наблюдения через 1 год).

Результаты. Установлена высокая диагностическая информативность категориальной шкалы риска злокачественности образований яичников O-RADS MRI (чувствительность 87,5% и 87,5%, специфичность 97,84% и 96,75%, площадь под кривой (area under curve, AUC) 0,991 и 0,986 для исследователей 1 и 2 соответственно), а также хорошая согласованность между исследователями (коэффициент каппа Коэна 0,83). Проанализированы ошибки исследователей, а также спорные вопросы категориальной принадлежности образований, вызвавшие ложноположительные и ложноотрицательные результаты. Составлены наглядные пособия по МРТ-визуализации образований яичников в соответствии с классификацией O-RADS MRI для быстрой ориентации в системе и упрощения формирования заключения врачом-рентгенологом.

Заключение. В результате проведенного исследования категориальная шкала риска образований яичников по данным МРТ (O-RADS MRI) показала себя надежным рабочим инструментом для связи рентгенолога и гинеколога-онколога. Однако продолжает оставаться дискуссионным вопрос о категориальной принадлежности ряда нозологических наименований, не отраженных в O-RADS MRI и требующих дальнейшего изучения.

1. Sadowski EA, Maturen KE, Rockall A, et al. Ovary: MRI characterisation and O-RADS MRI. Br J Radiol. 2021; 94(1125): 20210157. https://doi.org/10.1259/bjr.20210157.

2. Sadowski EA, Thomassin-Naggara I, Rockall A, et al. O-RADS MRI risk stratification system: guide for assessing adnexal lesions from the ACR O-RADS Committee. Radiology. 2022; 303(1): 35–47. https://doi.org/10.1148/radiol.204371.

3. Thomassin-Naggara I, Poncelet E, Jalaguier-Coudray A, et al. Ovarian-Adnexal Reporting Data System Magnetic Resonance Imaging (O-RADS MRI) score for risk stratification of sonographically indeterminate adnexal masses. JAMA Netw Open. 2020; 3(1): e1919896. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2019.19896.

4. American College of Radiology. Ovarian-Adnexal Reporting & Data System (O-RADS™). Available at: https://www.acr.org/Clinical-Resources/Reporting-and-Data-Systems/O-RADS (accessed 28.08.2023).

5. El Sayed RF. ESUR quick guide to female pelvis imaging. European Society of Urogenital Radiology. 2020.

6. Reinhold C, Rockall A, Sadowski EA, et al. Ovarian-adnexal reporting lexicon for MRI: a white paper of the ACR OvarianAdnexal Reporting and Data Systems MRI Committee. J Am Coll Radiol. 2021; 18(5): 713–29. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2020.12.022.

7. Королюк И.П. ROC-анализ (операционные характеристики наблюдателя): базовые принципы и применение в лучевой диагностике. Медицинская визуализация. 2013; 6: 113–23.

8. Reinhold C, Nougaret S. Radiomic ADC metrics as a tool to better understand tumor biology. Radiol Imaging Cancer. 2020; 2(3): e200051. https://doi.org/10.1148/rycan.2020200051.

9. Thomassin-Naggara I, Aubert E, Rockall A, Jalaguier-Coudray A, et al. Adnexal masses: development and preliminary validation of an MR imaging scoring system. Radiology. 2013; 267(2): 432–43. https://doi.org/10.1148/radiol.13121161.

10. Khashper A, Addley HC, Abourokbah N, et al. T2-Hypointense adnexal lesions: an imaging algorithm. Radiographics. 2020; 40(4): 1200. https://doi.org/10.1148/rg.2020204005.

11. Park SB. Features of the hypointense solid lesions in the female pelvis on T2-weighted MRI. J Magn Reson Imaging. 2014; 39(3): 493–503. https://doi.org/10.1002/jmri.24512.

12. Forstner R, Thomassin-Naggara I, Cunha TM, et al. ESUR recommendations for MR imaging of the sonographically indeterminate adnexal mass: an update. Eur Radiol. 2017; 27(6): 2248–57. https://doi.org/10.1007/s00330-016-4600-3.

13. Nougaret S, Nikolovski I, Paroder V, et al. MRI of tumors and tumor mimics in the female pelvis: anatomic pelvic spacebased approach. Radiographics. 2019; 39(4): 1205–29. https://doi.org/10.1148/rg.2019180173.

14. Wengert GJ, Dabi Y, Kermarrec E, et al. O-RADS MRI classification of indeterminate adnexal lesions: time-intensity curve analysis is better than visual assessment. Radiology. 2022; 303(3): 566–75. https://doi.org/10.1148/radiol.210342.

15. Vargas HA, Woo S. Quantitative versus subjective analysis of dynamic contrast-enhanced MRI for O-RADS? Radiology. 2022; 303(3): 576–7. https://doi.org/10.1148/radiol.213103.

16. Levine D. MRI O-RADS: learning about the new risk stratification system. Radiology. 2022; 303(1): 48–50. https://doi.org/10.1148/radiol.211307.

17. Jha P, Shekhar M, Goldstein R, et al. Size threshold for follow-up of postmenopausal adnexal cysts: 1 cm versus 3 cm. Abdom Radiol (NY). 2020; 45(10): 3213–17. https://doi.org/10.1007/s00261-019-02176-z.

18. Baheti AD, Lewis CE, Hippe DS, et al. Adnexal lesions detected on CT in postmenopausal females with nonovarian malignancy: do simple cysts need follow-up? Abdom Radiol (NY). 2019; 44(2): 661–8. https://doi.org/10.1007/s00261-018-1676-z