评估乳腺MRI (abMRI)解读训练对乳房x光片阅读者的有效性:一项使用丰富数据集评估诊断性能的多中心研究

背景

在乳房筛查试验和临床实践中，特别是对于乳房致密的妇女，正在引入简易乳房MRI (abMRI)。升级abMRI提供需要乳房x光检查读者的劳动力学习有效地解释abMRI。

本研究的目的是在一天的标准化小组训练后，检查乳房x光片阅读者解释abMRI的诊断准确性，并比较具有全方案乳房MRI (fpMRI)解释经验的乳房x光片阅读者(组1)和没有fpMRI解释经验的乳房x光片阅读者(组2)的诊断性能。

方法

乳房x光片阅读者是从六个NHS乳房筛查项目站点招募的。提供了小组动手工作站培训，随后对已知结果的丰富数据集进行前瞻性、独立、盲法解释。使用简化形式的abMRI(第一张对比后减去图像(FAST MRI)，显示为最大强度投影(MIP)和减去的切片堆栈)。对每个乳房和每个病变的诊断准确性进行了分析，并进行了组间比较，并对连续筛查子集进行了双读模拟。

结果

37名读者(组1:17，组2:20)完成了125次扫描(250个乳房)的阅读任务(共9250次阅读)。总灵敏度为86%(95%置信区间(CI) 84-87%;1776/2072)，特异性为86% (95%CI 85-86%;6140/7178)。组1的敏感性显著高于组1 (843/952;89%;95%CI 86-91%)和更高的特异性(2957/3298;90%;95%CI 89-91%)高于2组(敏感性= 83%;95%ci 81-85% (933/1120)p< 0.0001;特异性= 82%;95%ci 81-83% (3183/3880)p< 0.0001)。第一组的读者间一致性较高(kappa = 0.73;95%CI 0.68-0.79)较2组(kappa = 0.51;95%可信区间0.45 - -0.56)。第2组特异性提高，从前55例(81%)到其余70例(83%)(p= 0.02)，而第1组没有(90-89%)p= 0.44)，而组1(88-89%)和组2(83-84%)的敏感性保持一致。

结论

对乳房x光片阅读者进行为期一天的abMRI解读培训，达到了fpMRI发布的基准的总体诊断性能，但对于刚接触乳房MRI的乳房x光片阅读者来说，诊断准确性不足以与经验丰富的fpMRI阅读者相匹配。新手MRI阅读器在阅读任务中的表现有所提高，这表明额外的训练可以进一步缩小这种表现差距。

大多数西方国家的乳腺癌筛查主要使用数字乳房x线摄影技术，对一些高危人群使用全方案乳房MRI (fpMRI)。来自美国的缩短乳房MRI (abMRI)随机对照筛查试验[1]和来自欧洲的fpMRI [2，3.]已经证明了abMRI的潜在用途，比目前用fpMRI筛查的女性更广泛。为此，abMRI已被引入临床实践，用于筛查乳房密度较高或因其他原因高于人群乳腺癌风险的妇女[4，5，6，7，8，9，10]。

当由fpMRI解读专家报告时，abMRI的诊断准确性与fpMRI相似[11，12，13，14，15，16，17，18，19]，而与fpMRI相比，更短的采集时间(abMRI为3-13分钟，而fpMRI为15-32分钟)和abMRI的阅读时间(0.6-3分钟，而fpMRI为3-7分钟)有望节省潜在的成本[11，12，13，14，16，18，20.，21]。然而，重要的未知因素包括提高abMRI能力的可行性[20.，22]。评估工作人员解释额外的abMRI扫描的能力是可行性评估的重要组成部分。

学习fpMRI解释是一个学徒式的过程，需要几年的时间才能获得认可的技能。美国放射科医师学会(ACR)、欧洲乳腺成像学会(EUSOBI)和英国国家乳腺成像学会认为，经过1-2年认可学习的100例记录/记录的fpMRI解读足以证明fpMRI报告的熟练程度[23，24，25]。在国际上，最适合增加现有fpMRI口译员数量以阅读筛查性abMRI的专业团体可能是筛查性乳房x光片的口译员，他们需要额外的培训、认证和质量保证[10，26]。

先前的一项单中心研究，对来自英国国家卫生服务乳房筛查计划(NHSBSP)的8名读者进行了研究，表明NHSBSP乳房x光检查读者可以通过一天的一对一培训有效地训练来解读abMRI [21，27]。其他国际出版物描述了放射科医生阅读abMRI的具体abMRI解释培训[1，28，29]，但很少有发表的证据评估abMRI口译训练。为了通过对abMRI小组培训的正式评估来解决这一知识差距，我们之前的研究是一对一培训[21]被改编成一个电子培训包，以一天、小组、面对面、动手的工作站培训形式提供。我们提出了一项多中心研究的结果，旨在评估培训对乳房x线照片阅读者的影响，并比较有fpMRI解读经验的乳房x线照片阅读者与没有fpMRI解读经验的乳房x线照片阅读者的诊断表现。

本研究由伦敦-布罗姆利研究伦理委员会和健康研究管理局(英格兰和威尔士)审查并批准(REC: 19/LO/1473 IRAS:258203)，并前瞻性注册(ISRCTN:16624917)，所有参与者均给予书面知情同意。

目标

在一天的标准化小组训练后，检查乳房x光片阅读者解读abMRI的诊断准确性，并比较有fpMRI解读经验的乳房x光片阅读者与没有fpMRI解读经验的乳房x光片阅读者的诊断表现。

研究设计

由多个读者对丰富的数据集进行前瞻性、盲法解释。

参与者和设置

NHSBSP多专业乳房x线判读员，完全具备解读乳房x线照片的资质[30.]，在英格兰西南地区的6个站点(NHSBSP筛查单位)被邀请(2019年9月至12月)，如果他们在正常临床实践中也进行了fpMRI分析，则归类为1组，如果没有，则归类为2组。参与者参加了一天的标准化培训(2019年10月- 2020年1月)，然后解释了一组abMRI扫描(2020年1月- 7月)。

测试集

测试集包括125个abmri，在2015年获得了已知结果的fpMRI: 72个连续的高风险筛查扫描[31](包括2例单侧癌症)，在癌症诊断(报告为单灶浸润性癌症≤25mm或任何大小的导管原位癌(DCIS))时，通过连续fpMRI扫描获得了53例额外的癌症病例。在72次扫描的高风险筛查系列中的两种癌症中，一种是在2015年的fpMRI(筛查检测)中检测到的，而另一种是在2015年未被识别出来的(间隔期癌症)。所有癌症都有组织学证实，非癌症扫描至少有2年的随访。测试集组成、成像和显示方案如前所述[21(abMRI规范和测试集组成参见附加文件1:附录1)。在数据集中的125例abmri中，54例活检证实为单侧癌症，1例双侧癌症(56例乳腺癌)，2例女性在同一乳房中发现了两个独立的肿瘤，总共报告了58例癌症，56例浸润性原位癌和2例导管原位癌(DCIS) [21]。浸润癌大小的平均值、中位数和范围分别为15.7、15.5和5-25mm, 2 DCIS分别为38和58mm。

电子格式的

开发了显示abMRI的软件(RiViewer) [32使用简化的显示方案(首先将对比后减影图像(FAST MRI)显示为最大强度投影(MIP)和堆叠，减影切片)。活检证实的癌症被电子绘制到图像上，作为基本事实。在动手工作站训练(29训练abMRI扫描)中，学习者可以在触摸按钮时发现基本真相，并给出即时反馈(形成性评估)。

该软件包含一个自动计时器来测量解释时间。

同一软件显示125个abmri的测试集[21]。测试集和训练扫描集是相互排斥的。训练组和测试组核磁共振成像来自同一个中心，但在不同的年份从不同的女性那里获得。测试集以不同的随机顺序呈现给每个读者，读者在任何时候都无法获得测试集的基本真值(总结性评估)。

标准化培训

结构化培训包[21，27]被改编为能够亲自进行小组培训，由两名在fpMRI报告方面经验丰富的放射科医生提供1(附录2:学习日日程示例)。表格1记录参与者和培训师的乳房x光片和fpMRI解读经验。abMRI解读方面的小组演讲与指导动手工作站会议交替进行，使学习者能够在29个abMRI扫描的训练集上练习图像处理和abMRI解读。演示包括多个附加的描述特定学习点的abMRI图像的说明性示例。这些例子取自核磁共振扫描，既不包括在训练集，也不包括在测试集。

在整个培训过程中，通过反复参考两种乳房成像方式(abMRI和乳房x光检查)之间的异同，以及每种方式所显示的癌症和其他常见乳房病理的不同表现，利用和激活乳房x光检查读者的先验知识[33]。

训练集分批呈现，与之前报道的一对一结构化训练包的顺序相同[21，27]，作为指导的动手工作站练习，在此过程中，读者可以在触摸按钮时发现基本真相，并提供即时反馈以帮助他们的学习(形成性评估)。

读者们被教导如何根据英国5点乳腺成像分类对abMRI扫描进行分类，该分类是为在NHSBSP中筛查乳腺癌高风险妇女的fpMRI而指定的[34，35]。

测试集解释

在完成训练后，读者解读125个abmri的测试集[21]，不了解其他所有信息(临床病史、既往影像学、组织学和其他读者的解释)。读者被告知，与常规筛查相比，预计会有更多的癌症，但没有给出癌症数量的其他指示。测试集以不同的随机顺序呈现给每个读者，读者在任何时候都无法访问地面真相。

样本量计算

利用先前的一项单中心研究的结果[21]，一个包含250个乳房(125名女性)的数据集允许评估者间可靠性的95%置信下限估计在0.07以内，每组至少有6名读者，癌症的比例为0.22。因此，我们的目标是至少12个读者:每组6个。

统计分析

对每个阅读者的总体结果和真实结果的每乳频率进行分析。确定了读者的abMRI分类与真实结果的敏感性和特异性，并使用多层广义混合模型评估了读者组之间的差异，以解释每次扫描的多个读者和乳房之间的依赖性。使用科恩κ系数来评估读者间的可变性以及读者与真实结果之间的一致性，以说明偶然发生一致的可能性。4级和5级被认为是癌症的指示，1-3级被认为是正常的结果。

对不同读者组的口译时间进行比较(Wilcoxon秩和)。如果阅读器多次返回扫描，解释时间计算为在扫描上花费的总时间。

为了评估阅读者在评估任务期间的表现是否有所改善，对每个阅读者(第一组)最初的55次扫描(第一组)和随后的70次扫描(第二组)进行了总体和各组的比较。

还对每个病变进行了分析。计算病灶定位分数(LLF)(真阳性数除以真癌总数)。对于每个阅读者组，使用已识别癌症的abMRI分类确定加权折刀替代自由反应受体算子特征(JAFROC)曲线，绘制LLF与假阳性分数(正常乳房图像上至少有一个假阳性的分数)的关系。在等加权的JAFROC曲线下的经验区域被用作优点数字(FOM)。使用方差分析(ANOVA)检验比较各组读者平均FOM。使用SAS统计软件和R软件中的“RJafroc”软件包对数据进行分析。

最后，作为对每个乳房的分析，为了模拟双重阅读(标准的英国筛查实践)，结果是通过随机选择两名读者和第三名读者进行仲裁来计算的[36]。

37名参与者(17名有fpMRI解读经验的乳房x光片阅读者(第一组)和20名没有fpMRI解读经验的乳房x光片阅读者(第二组))完成了125个abMRI测试集(250个乳房)的训练和随后的阅读任务，总共进行了9250次阅读。数字1读者招募流程如图所示，表1详细介绍两组读者的专业角色和经验。培训日由两位作者(LJ和RG)提供，他们的专业角色和经验详见表1。参与者读者每人参加一个培训日，并以1-7为一组(中位数为4)进行培训。

要求读者在阅读测试集之前复习训练集，他们的复习时间中位数为1天(四分位数范围为0-9天)，最长时间为30天。从参加训练日到开始测试集解释的中位时间为3.5个月(四分位数间距为3.0-4.3个月)，最短时间为1.8个月，最长时间为8.9个月。读者可以在阅读测试集的同时随时访问训练集进行进一步的复习。在培训期间，参与者获得了演示文稿和其他培训材料的打印副本，他们可以在阅读测试集时参考这些材料。

每个乳房有分析

将读者的MRI分类与真实结果(癌症或正常)进行比较的每个乳房的分析显示，总体敏感性为86% (95%CI 84-87%;1776/2072)，特异性为86% (95%CI 85-86%;6140/7178)。

结果显示，第一组读者的敏感度明显更高(843/952;89%;95%CI 86-91%)和更高的特异性(2957/3298;90%;95%CI 89-91%)高于2组(敏感性= 83%;95%ci 81-85% (933/1120)p< 0.0001;特异性= 82%;95%ci 81-83% (3183/3880)p< 0.0001)。第2组阅读器报告的MRI 4分类比例为21%(1031/5000)，高于第1组阅读器的14%(579/4250)，这导致第2组阅读器的特异性较低(图2)。2)。组1的读者间一致性也较高(kappa = 0.73;95%CI 0.68-0.79)较2组(kappa = 0.51;95%CI 0.45-0.56)(表2)。

每个乳房单个阅读器性能的接收器操作特征图表明，尽管大多数第二组阅读器的性能低于第一组阅读器，但有5个第二组阅读器显示出与第一组阅读器相似的准确性水平(图2)。3.)。

第2组读取器的特异性从前55次扫描到其余70次扫描，从81%到83% (p= 0.02)，而它们的敏感性在83 - 84%之间保持相当一致(p= 0.59)。第一组的专家读者没有明显的改善，敏感度也没有(从88%到89%)。p= 0.54)，特异性从90%到89% (p= 0.44))。4)。

报告所需时间

与组2(115、17-10003、76-173)相比，组1单个读者解读每张abMRI扫描的中位数时间少29秒(中位数86秒，范围17-1145秒，四分位数间范围60-127)p< 0.0001)。5)。有25个(37个中的25个)读取器在多次(范围1-15次扫描)中返回了总共75个(125个)扫描，有7个记录(总共9250个)读取器的解释时间超过1000秒。第一组和第二组阅读者的解读时间从最初的55次减少到随后的70次(第一组的中位解读时间减少了19.86秒(p< 0.0001)，第二组为31.11 (p< 0.0001))3.)。

Per-lesion分析

数据集中有58个活检证实的癌症病变，相当于37位读者做出的2146个决定。总体LLF为83%(1783/2146)，第一组读者为86%(847/986)，第二组读者为81%(936/1160)。总体上，读者平均加权JAFROC FOM为0.93 (95%CI 0.92-0.94)。第一组读者的FOM为0.95 (95%CI 0.95 - 0.96)，显著高于第二组(0.91;95%可信区间0.89 - -0.93);p= 0.004)。6)。

每个妇女的分析

在每位女性的基础上，这125名女性(她们的abMRI扫描构成了测试集)由37名读者报告，总共有4625次阅读。38%的女性(1744/4625)被正确识别为患有癌症，因此如果她们的abmri是单读的，就会被正确召回，而41%的女性(1898/4625)被正确识别为没有癌症，就不会被召回。另有10/4625(< 1%)的女性癌症患者会被召回，但基于不同的病变，这是错误的。总的来说，15%的女性(692/4625)会被错误地召回，但发现没有患癌症，6%的女性(281/4625)患有癌症，如果单次阅读，会被遗漏，没有被召回。7)。这些数字代表了所有阅读者(组1和组2)对测试集的单次阅读，相当于每位女性的敏感性为86%(1744/2035)，特异性为73%(1898/2590)，假阴性为14%(281/2035)，假阳性为27%(692/2590)。

连续系列筛选案例双读仿真分析

由125个abMRI扫描组成的浓缩测试集包括72个连续筛查病例，并对这72名女性(连续筛查子集)的结果进行每乳房的重新分析，以模拟双读数(NHSBSP的标准做法)。随机使用两名阅读者和第三名在有分歧时进行仲裁，共有144名乳房结果，其中两名乳房活检证实患有癌症，142名未患癌症(至少2年的正常随访)。

124/144(86%)的乳房被正确地诊断为没有癌症，两个患有癌症的乳房被正确地诊断为患有癌症(2/144(1%))。没有假阴性。然而，144个乳房中有18个(13%)被错误地诊断为患有癌症。因此，敏感性为100% (85% CI 16-100%)，特异性为87% (95%CI 81-92%)。

在18个假阳性乳房中，原始的fpMRI报告(读者无法获得)包含以下信息(本研究中盲读者无法获得):在最初的2015年fpMRI报告中，有6个病变与之前的fpMRI报告相比没有变化，其中3个病变此前曾进行过活检，因此在2015年报告时已知是良性的，1个在2015年报告中最近进行了活检，解释了阳性发现，2个在2015年从fpMRI中召回了相同的发现，随后通过活检或随访证明是良性的。

调查结果摘要

经过一天的标准化小组培训后，乳房x光片阅读者在abMRI解读方面的整体诊断表现达到了美国放射学会乳腺成像报告和数据系统(BI-RADS)为fpMRI设定的灵敏度基准(86% vs >80% BI-RADS基准)。37])和特异性(达到86% vs >85% BI-RADS基准[37])。

有fpMRI解读经验的阅读者(第一组)的表现明显优于没有fpMRI解读经验的乳房x光片阅读者(第二组):敏感性(p< 0.0001)，特异性(p< 0.0001)和读者间变异(95% ci不重叠)。

第二组新手在阅读任务中的表现有所提高(p= 0.02)，而第1组的专家读者则没有。第二组阅读者在阅读任务中没有收到关于扫描的真实情况的反馈，但他们的表现有所改善。

文献比较与读者结果在本研究诊断的准确性

欧洲的一项多读者研究对7名具有6-15年fpMRI解读经验的乳腺放射科医生对丰富数据集的超快乳房MRI解读进行了研究，比较了超快乳房MRI和fpMRI的诊断性能。他们的读卡器的超快速诊断性能(灵敏度:84%，特异性82%)与我们的新手2组读卡器相似，他们之前没有乳房MRI解释的经验(灵敏度:83%，特异性:82%)。他们的读者间一致性(kappa=0.73)与我们的fpmri经验丰富的第一组读者(0.71)相似，而我们的每病变JAFROC分析的FOM(第1组:0.95，第2组:0.91，总体:0.93)与他们的非局部AUC(0.89)相比良好[38]。

在目前的研究中，新手第2组读卡器在abMRI上的单读诊断表现与美国社区筛查实践中具有乳腺MRI解释经验的放射科医生在fpMRI上的诊断表现相似(乳腺癌监测联盟(BCSC)报道了13000例fpMRI检查:敏感性:第2组83% vs. BCSC 81%，特异性:第2组82% vs. BCSC 83%) [39]。

已发表的EA1141试验报告了abMRI的诊断准确性，单次阅读(美国标准做法)由经验丰富的fpMRI读者成功完成乳腺MRI学会的abMRI解释课程。其abMRI阅读器的诊断准确性达到(灵敏度:95.7%，特异性:86.7%)[1]与我们的双读模拟分析结果相似，我们的测试集中(1组和2组阅读器合并)扫描的连续筛选子集的灵敏度为100%，特异性为87.3%。双重阅读是英国的标准做法。

在一项对116名澳大利亚乳腺放射科医生的研究中，在临床实践之外，在测试条件下解释人群风险女性的乳房x光检查[40]，他们的总体JAFROC评分为0.78 (95%CI 0.77-0.80)，而每年阅读>5000张乳房x光片的放射科医生的评分更高:0.86 (95%CI 0.83-0.88)。这两个数字都低于我们的读者通过FAST MRI获得的等效数字(FOM)(1组:0.95,2组:0.91，总体:0.93)。此外，我们的读者对LLF的数据(总体:0.83;第1组:0.86和第2组:0.81)也明显高于澳大利亚放射科医生在乳房x光检查中获得的等效位置敏感性(总体:0.56，对于阅读> 5000次乳房x光检查/年的放射科医生群体:0.59)。LLF的这些差异突出了FAST MRI技术与乳房x光检查相比具有更高的固有敏感性，因为FAST MRI的设计目的是将乳房MRI的适应症扩展到目前接受乳房x光检查的女性人群中，例如乳房x光检查致密的女性，这些女性本来具有乳腺癌的人群风险，但乳房x光检查经常遗漏癌症[1，3.]。

文献与读者的比较结果是阅读时间

本研究中专家读者(第一组)和新手读者(第二组)的阅读时间中位数都在文献报道的解释abMRI的时间范围内[11，13，14，16，18]，尽管自动记录了时间，包括读者电子填写每个病例关于背景实质增强和运动伪影的要求答案所花费的时间。2组平均比1组多花了大约三分之一的时间来解释abMRI(中位115秒对86秒)。虽然第一组和第二组在阅读任务中解释abMRI所需的时间显着缩短，但在围绕这项新技术进行劳动力规划时，应考虑到第二组读者的更长的解释时间。

研究的局限性

在本研究中，读者只解释了一次测试集，因此我们无法提供关于读者内部变异的信息。

该研究使用了一个丰富的测试集，其中包括来自有症状的乳房实践的癌症，这些癌症不代表MRI筛查检测到的癌症。此数据集的上一期刊物[21]。本研究的局限性还包括，测试集没有在临床实践中阅读，使读者的表现受到负面的“实验室效应”[41]。

在目前的研究中，我们纳入了对小型连续筛查系列的额外分析[31[72次abMRI扫描，浓缩测试集的一个子集]，没有浓缩。利用获得的相对大量的独立盲读器解读，模拟双读，对这一连续筛查系列扫描子集进行单乳房分析。然而，尽管我们使用了对我们可用的仲裁代理，我们理解在实践中仲裁将是不同的，因此可能产生不同的结果。

Double-reading模拟

双读模拟可以初步预测使用abMRI的潜在诊断准确性，训练有素的乳房x光检查阅读者(有fpMRI解释经验的和没有经验的)可能会达到双读，如果用于筛查这一人群。

对连续筛查子集的双读模拟分析表明，正确识别两个乳房的癌症召回率为20/144(14%)。在我们的研究中，与临床实践不同的是，双读abMRI完全不考虑过去的病史和以前的影像学。在本研究中通过双读模拟进行的18/144次假阳性评估中，对原始2015年fpMRI报告的询问显示了过去的历史信息和/或以前的成像信息(在研究期间我们的读者无法获得)，这些信息可以避免18次假阳性双读中10次的召回需要，可能将召回率降低到6%(8/144)，而不会损害灵敏度(100%;2/2)。

有证据表明，在筛查乳房x光检查的实践中，解读员的诊断表现与每年解读乳房x光检查的次数和解读乳房x光检查的年数有关[40]。我们的第二组阅读新手在一天的培训中获得的诊断表现可能足以让他们加入到有fpmri经验的第一组同事中，为双读abMRI做出贡献，前提是通过敏感度和特异性阈值以及持续的审计和绩效评估进行初步的个人认证，类似于目前在NHSBSP(乳腺筛查信息系统(BSIS))中对乳房x光片阅读者的认证[42]及个人在乳房x光检查中的表现[43])。随着abMRI解读经验的增加，这些系统可以绘制出乳房x光片阅读者表现可能出现的改善。

本研究的意义

数字8说明了测试集中的一个癌症案例。无特殊类型的25mm 2级癌在乳房x线摄影上是隐匿的，仅在FAST MRI MIP图像上隐约可见，但在FAST MRI切片堆叠图像上清晰可见。在研究过程中，17/17的第一组读者和17/20的第二组读者正确地将其识别为癌症。本研究中使用的强化测试集(附录1)是一项具有挑战性的abMRI新手阅读测试[21]并纳入56例乳腺癌，其中25/56为小叶组织学，与其他组织学的癌症相比，小叶组织学更难在乳房x光检查中发现[44]，另有18/56的乳腺癌在临床实践中未被乳房x光检查发现(包括图2所示的病例)。8)。

我们的新手读者在阅读任务中表现出的表现改善表明，这一群体存在学习曲线，本研究的结果表明，在诊断准确性和解释速度方面，额外的训练可能会提高这些读者的表现。需要进一步的研究，探索对乳房MRI解读新手的额外培训，绘制他们的学习曲线。

本研究的结果表明，正如预期的那样，一天的abMRI解读训练不足以使乳房MRI解读新手(第二组)的诊断准确性与fpMRI解读经验丰富的读者(第一组)的诊断准确性相匹配。然而，两组读者合并后的单次阅读的总体诊断准确性在已发表的基准范围内。一天的培训使刚接触乳房MRI解读的多专业乳房x光片阅读者(第二组)达到了与社区筛查实践中具有乳房MRI经验的放射科医生所发表的诊断表现相当的水平[39]。

测试集的连续筛选系列子集的双读模拟所获得的结果与已发表的EA1141 abMRI试验所获得的结果相似(在该试验中，有fpMRI经验的放射科医生在接受额外的abMRI解释培训后报告了单次扫描)，这表明当前研究的标准化单日培训可能足以让乳房x光片阅读者开始他们对abMRI双读的贡献初始认证和持续的绩效审计。

鉴于乳房核磁共振成像比乳房x光检查更能在较小的尺寸上发现高级别、侵袭性癌症[2，3.，45]和早期发现乳腺癌可提高生存率[46，47]，通过发展标准化、有效的培训和绩效评估，提高abMRI的供应和增加目前的fpMRI解释劳动力是该专业的优先事项。前瞻性可行性研究，以调查当前围绕图像引导核心活检、真空辅助活检和mri引导活检的召回率和率的不确定性，将是另一个必要的研究步骤，以使使用abMRI作为筛查工具的成本效益分析成为可能，并将为决策者提供有关将abMRI引入未来临床筛查实践的信息。

在fpMRI发布的基准中，对NHSBSP乳房x光片阅读器进行了为期一天的abMRI解释培训，达到了单次阅读的诊断性能。

一天的培训不足以使刚接触乳房MRI的乳房x光检查阅读者的诊断准确性与经验丰富的fpMRI阅读者的诊断准确性相匹配，但可能足以使他们对双重阅读做出贡献。

初学的abMRI读者的表现在任务中有所改善，这表明了一个学习曲线(通过额外的训练有改善的潜力)。

在当前研究中生成和分析的数据集尚未公开，因为它目前正在开发成可公开共享的格式。相反，如果有合理的要求，可以从通讯作者那里获得。

abMRI:

缩短乳房磁共振成像

ACR:

美国放射学会

方差分析:

方差分析

AUC:

曲线下面积

BCSC:

乳腺癌筛查协会

bsi:

乳房检查资讯服务

BI-RADS:

美国放射学会乳腺成像报告和数据系统

置信区间:

置信区间

DCIS:

导管原位癌

EUSOBI:

欧洲乳腺成像学会

快速磁共振成像:

第一张对比后减影图像(乳房MRI)

分布:

功绩数字

fpMRI:

全方案乳房磁共振成像

ira:

综合研究申请系统，用于向卫生研究当局和研究伦理委员会提出申请

ISRCTN:

国际标准随机对照试验号(然而，多年来，登记的范围已经扩大到随机对照试验之外，包括任何旨在评估健康干预措施对人群有效性的研究。)

JAFROC:

折刀式可选自由响应接收机操作特性

里夫:

病灶定位分数

MIP:

最大强度投影图像

核磁共振成像:

磁共振成像

NHSBSP:

国家保健服务(联合王国)乳房筛查方案

执行:

乳房x线摄影筛查中的个人表现

矩形:

研究伦理委员会

英国:

大不列颠及北爱尔兰联合王国

美国:

美利坚合众国

本研究是代表FAST MRI研究小组进行的，在本研究时，除了作者外，还包括Christiane Kuhl, Jennifer Wookey, Janice Rose, Victoria Taylor, John Gifford, Rosie Gray, Thomas William-Jones, Karen Litton, Simon Lloyd, Jim Steel, Elisabeth Kutt, Alexandra Valencia, Alice Pocklington, Anjum Mahatma, Helen Massey, Gillian Clark, Clare McLachlan, Gemini Beckett, Clare Alison, Miklos Barta, Claudia Betancourt, Julie Bramwell, Nichola Bright，海伦·伯特、路易丝·卡恩、简·塞尼、埃莉诺·康福德、戴安娜·达格利什、莎拉·道尔、莎拉·费恩、达格玛·戈德索普、露辛达·霍布森、宝拉·海纳姆、艾玛·杰克逊、玛格丽特·詹金、贝基·金斯诺斯、凯瑟琳·克里姆扎克、爱丽丝·穆迪、莎拉·佩兰、艾莉森·彼得斯、伊丽莎白·普雷斯顿、安妮·拉特西、理查德·塞德伯顿、莱斯利·斯蒂芬森、米歇尔·泰勒、艾丽卡·托特、弗朗西斯·文森特、莎伦·沃特金、苏·威迪森、詹妮弗·威廉姆斯、凯伦·威尔莫特、斯拉维亚·辛格曼尼、佐尔特·弗里德里希、乔安妮·罗布森，伊丽莎白·库利莫尔和安娜·曼克洛。作者希望感谢乳房单位支持信托基金(BUST)和独立癌症患者之声(ICPV)慈善机构以及国家卫生研究院研究设计服务(RDS)的宝贵支持。

发表声明

这项研究最初是在2020年12月的圣安东尼奥乳腺癌研讨会上以海报的形式发表的(摘要发表在SABCS网站上，名称为PS3-31 https://www.abstractsonline.com/pp8/#!/9223/session/43)。随后在2021年2月的乳房摄影研讨会上以海报P14和P18的形式发表，此后作为两篇摘要(P14和P18)发表，在2021年乳房摄影研讨会的其他会议摘要中，乳腺癌研究2021,23(增刊1):67 https://doi.org/10.1186/s13058-021-01443-6。

本文介绍了由国家卫生研究所(患者利益研究(RfPB))资助的独立研究，改进和试点NHS乳房筛查计划(NHSBSP)图像阅读器工作人员的培训计划，以便对称为FAST MRI的缩短的乳房磁共振成像扫描(MRI)进行标准化解释，以支持未来FAST MRI与乳房x光检查的多中心试验的交付。pb - pg - 1217 - 20008)。本出版物中表达的观点是作者的观点，不一定是NHS，国家卫生研究所(NIHR)或卫生和社会保障部的观点。作者STP由NIHR职业发展奖学金(CDF - 2016-09-018)资助。本文中表达的观点是作者的观点，不一定是NIHR或卫生和社会保健部的观点。

作者及单位

1. 北布里斯托尔NHS信托，南米德医院，南米德路，韦斯特伯里在Trym，布里斯托尔，BS10 5NB，英国

   林恩·琼斯，丽贝卡·吉奇，赛迪·麦基翁·基根和山姆·哈丁

2. 英国考文垂华威大学华威临床试验中心，CV4 7AL

   Andrea Marshall, Sian Taylor-Phillips和Janet A. Dunn

3. 科学计算，皇家萨里郡医院NHS基金会信托，吉尔福德，gu27xx，英国

   Premkumar Elangovan和Mark Halling-Brown

4. 格洛斯特郡医院NHS基金会信托，切尔滕纳姆，GL53 7AS，英国

   莎拉对

5. 研究设计服务西南格洛斯特办公室，国家卫生研究所(NIHR) Leadon House，格洛斯特郡皇家医院，Gloucester, gl13nn，英国

   克里斯托弗·福伊

6. 圣乔治大学医院基金会信托，伦敦，sw170qt，英国

   伊丽莎白O 'Flynn

7. 英国埃克塞特大学医学院卫生研究所，埃克塞特，ex12lu

   Hesam ghasvand和Claire Hulme

财团

贡献

LJ, CF, STP和JD对工作的概念做出了重大贡献。LJ、JD、CF、RG、SH、AM、PE、SV、STP、HG和CH对研究设计有重要的投入。PE, MHB, LJ和RG对研究中使用的新软件的创建做出了重大贡献。SMK、PE、AM、LJ和RG对数据的获取有很大的投入，AM和PE进行数据分析，LJ、AM、STP、SV、EOF和JD对数据的解释有很大的贡献。LJ和AM起草了这项工作，随后在STP、SV、RG、SH、CH和EOF的额外帮助下，对其进行了实质性修改。所有作者都已批准了本稿件的提交版本，并同意对作者自己的贡献负责，并确保与作品任何部分的准确性或完整性相关的问题，包括作者未亲自参与的问题，得到适当的调查和解决，并将解决结果记录在文献中。通讯作者:LJ。所有作者都阅读并批准了最终的手稿。

相应的作者

对应到林恩·琼斯。

伦理批准并同意参与

根据赫尔辛基宣言关于涉及人类参与者的研究，本研究由伦敦-布罗姆利研究伦理委员会(REC: 19/LO/1473)和卫生研究管理局和威尔士卫生与护理研究(IRAS:258203)审查和批准。该研究已前瞻性注册(ISRCTN:16624917)。

发表同意书

对于构成图3的图像的出版，已获得书面同意。8这篇手稿的原稿，由其核磁共振成像扫描图像的个人。这项研究以前没有发表过。所有参与者都给予了参与研究的知情同意书(书面)。

相互竞争的利益

除上述资金来源外，作者声明没有其他利益冲突。

出版商的注意

伟德体育在线施普林格·自然对已出版的地图和机构关系中的管辖权要求保持中立。

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