Background and Objective:  A mammogram is commonly used to detect breast cancer and details of glandular tissue. A mammography can represent the mass and localization of a lesion. But mammography cannot define the type of observed lesion. For accurate diagnosis, a biopsy is needed to confirm the initial examination. The variety of tissues (both lesion and normal tissue) represent as different image data in mammography. It may be possible to separate different tissues by using image data.The aim of this study was to determine the difference of statistical data in differing breast tissues as observed in mammography.
Methods:  Eighty-nine mammography images with lesions of different types (mass or microcalcification) were obtained and studied from an online database: The Mini-MIAS International Congress Series 1069. The statistical data (skewness, kurtosis, standard deviation, integrated density, mean, and median) were measured. The mean difference of image data was analyzed by one-way ANOVA or Kruskal-Wallis tests for normal or non-normal distribution data, respectively.
Results: Results show that the integrated density and the kurtosis could separate the mass from microcalcifications. The mean could separate normal tissue from the lesions as well. Sensitivity of mass and microcalcifications were 87.5% and 88.89%, respectively. Specificity of normal tissue was 100%.
Conclusion: The difference of the image data could help to diagnosis different breast lesions.
หลักการและวัตถุประสงค์: เครื่องเอกซเรย์เต้านมเป็นเครื่องที่นิยมใช้ในการตรวจมะเร็งเต้านมและเนื้อเยื่อต่อม ภาพเอกซเรย์เต้านมบอกเพียงมีรอยโรคเป็นก้อน หรือตำแหน่งของสิ่งผิดปกติเท่านั้นแต่ไม่สามารถระบุชนิดของรอยโรคได้ จำเป็นต้องทำการตัดชิ้นเนื้อส่งตรวจเพื่อยืนยันผลที่ถูกต้อง จากความหลากหลายของเนื้อเยื่อในเต้านม (รอยโรคและเนื้อเยื่อปกติ) ทำให้ภาพเอกซเรย์เต้านมมีค่าข้อมูลที่มีความแตกต่างกันจึงอาจจะแยกความแตกต่างกันแยกเนื้อเยื่อ โดยใช้ข้อมูลภาพได้งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์ที่จะศึกษาหาความแตกต่างของค่าข้อมูลเชิงสถิติของเนื้อเยื่อเต้านมในภาพเอกซเรย์เต้านม
วิธีการศึกษา: ทำการศึกษาภาพเอกซเรย์เต้านมที่มีรอยโรคต่างกัน จำนวน 89  ภาพ (ก้อนเนื้องอกหรือหินปูนขนาดเล็ก) จากฐานข้อมูลออนไลน์เดอร์ มินิ-ไมแอสของ International Congress Series 1069 แล้วทำการวัดค่าข้อมูลทางสถิติ ความเบ้ ความโด่ง ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าผลรวมความดำ ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และวิเคราะห์ความแตกต่างกันของค่าเฉลี่ยของข้อมูล โดยใช้สถิติ การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบจำแนกทางเดียวและการทดสอบของครัสคาลและวัลลิส สำหรับข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบปกติและไม่ปกติ ตามลำดับ
ผลการศึกษา: ผลการศึกษาพบว่า ค่าผลรวมความดำ และ ความโด่งสามารถแยกก้อนเนื้องอกและหินปูนขนาดเล็ก ออกจากกันได้และค่าเฉลี่ย สามารถแยกเนื้อเยื่อปกติออกจากรอยโรคได้อีกด้วยค่าความไวของการแยกก้อนเนื้องอกและหินปูนขนาดเล็ก เท่ากับร้อยละ 87.5 และ 88.89 ตามลำดับ และค่าความจำเพาะของเนื้อเยื่อปกติเท่ากับร้อยละ100 ตามลำดับ
สรุป: ความแตกต่างกันของค่าข้อมูลภาพสามารถช่วยในการวินิจฉัยรอยโรคที่ต่างกันของเต้านมได้