A Systematic Study to Evaluate the Benefit of using a Visualization Tool for Breast Thermography

Siva Teja Kakileti¹, Geetha Manjunath¹, Himanshu Madhu¹, Lakshmi Krishnan¹, H V Ramprakash²

¹Niramai Health Analytix Pvt. Ltd, Bangalore, India.

²Central Diagnostic Research Foundation, Bangalore, India.

Breast thermography is a non-contact, non-invasive, and irradiation free imaging modality that is found to be applicable for detection of breast cancers. One of the main challenges with breast thermography is the subjectivity and the accuracy of visual interpretation of thermal images. In this paper, we present a systematic retrospective study that measures the performance of manual interpretation of breast thermal images and also evaluates the benefit of using a software visualization tool to aid this interpretation. The thermal analysis and visualization tool considered for this study was SMILE-100, which automatically transforms the temperature values into contrast-enhanced colour images and annotates elevated temperature regions to help thermologists in detection of signs of malignancy. The study was conducted in 258 symptomatic women and the reference used was the standard recommendation for diagnosing breast cancer involving a combination of mammography, ultrasound, and biopsy. The sensitivity and specificity of the thermologist's assessment without tool support was found to be 60.3% (95%CI: 48.2% to 72.4%) and 81.5% (95%CI: 76.1% to 87.0%), respectively. When the same thermologist was aided with SMILE-100 tool after a washout period of two months, a sensitivity and specificity of 81.0% (95% CI: 71.2% to 90.6%) and 75.9% (95% CI: 69.9% to 81.9%), respectively, was observed. Furthermore, the sensitivity and specificity of tool generated Hotspot annotations was found to be 85.7% (95%CI: 77.1% to 94.4%) and 70.3% (95%CI: 63.8% to 76.7%), respectively. These results show that SMILE-100 can be a good tool to improve the interpretation accuracy of thermal images and reduce the subjectivity in interpretation.

KEYWORDS: Visualization tool, computer aided thermography, annotated thermal images, quantitative thermal parameters.

EINE SYSTEMATISCHE STUDIE ZUM NUTZEN EINES VISUALISIERUNGSTOOLS F�R DIE BEWERTUNG DER BRUSTTHERMOGRAPHIE

Die Brustthermographie ist eine ber�hrungslose, nicht-invasive und bestrahlungsfreie bildgebende Modalit�t, die f�r den Nachweis von Brustkrebs anwendbar ist. Eine der gr��ten Herausforderungen bei der Brustthermographie ist die Subjektivit�t und Genauigkeit der visuellen Interpretation von W�rmebildern. In diesem Beitrag stellen wir eine systematische retrospektive Studie vor, die die Leistung der manuellen Interpretation von Brustw�rmebildern misst und auch den Nutzen eines Software-Visualisierungstools zur Unterst�tzung dieser Interpretation bewertet. Das f�r diese Studie in Betracht gezogene thermische Analyse- und Visualisierungstool hei�t SMILE-100, das die Temperaturwerte automatisch in kontrastverst�rkte Farbbilder umwandelt und erh�hte Temperaturbereiche kennzeichnet, um den Thermologen bei der Erkennung von Malignit�tszeichen zu helfen. Die Studie wurde in 258 symptomatische Frauen durchgef�hrt und als Referenz wurde die Standard-Empfehlung f�r die Diagnose von Brustkrebs mit einer Kombination von Mammographie, Ultraschall, und Biopsie verwendet. Die Auswertung des Thermologen ohne Werkzeugunterst�tzung erzielt eine Sensitivit�t von 60,3% (95%CI: 48,2% bis 72,4%) und eine Spezifit�t von 81,5% (95 %CI: 76,1%bis 87,0 %). Wenn derselbe Thermologe zwei Monaten sp�ter bei einer wiederholten Auswertung mit dem SMILE-100-Werkzeug unterst�tzt wurde, ver�nderte sich die Sensitivit�t auf 81,0% (95% CI: 71,2% bis 90,6%) und die Spezifit�t auf 75,9% (95%CI: 69,9%bis 81,9 %). Dar�ber hinaus wurde festgestellt, dass die vom Visualisierungstool vorgenommene Hotspot-Kennzeichnung eine Sensitivit�t von 85,7% (95 %CI: 77,1%bis 94,4 %) und eine Spezifit�t von 70,3% (95 %CI: 63,8%bis 76,7 %) zeigte. Diese Ergebnisse zeigen, dass SMILE-100 ein gutes Werkzeug sein kann, um die Interpretationsgenauigkeit von W�rmebildern zu verbessern und die Subjektivit�t bei der Interpretation zu reduzieren.

SCHL�SSELW�RTER: Visualisierungtool, computergest�tzte Thermografie, gekennzeichnete W�rmebilder, quantitative thermische Parameter.

Thermology international 2021, 31(2) 53-61