Способы повышения чувствительности и специфичности маммографии в диагностике вариантов рака молочной железы, проявляющихся микрокальцинатами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Романычева Екатерина Андреевна

• Романычева Екатерина Андреевна
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Романычева Екатерина Андреевна

— 2 — ОГЛАВЛЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ: ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ И ПРОБЛЕМЫ СКРИНИНГА РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ

1.1. Принципы скрининга РМЖ

1.2. Маммография как основной метод скрининга РМЖ

1.2.1. Ограничения маммографического скрининга

1.2.2. Типичные маммографические варианты РМЖ по системе BI-RADS

1.2.3. Типичные маммографические варианты доброкачественных процессов

1.2.4. Кальцинаты

1.2.4.1. Патогенез

1.2.4.2. Этиология микрокальцинатов

1.2.4.3. Маммографические варианты кальцинатов

1.2.4.3.1. Кальцинаты доброкачественной природы

1.2.4.3.2. Кальцинаты злокачественной природы

1.2.4.4. Характер распределения кальцинатов

1.2.4.5. Зависимость между наличием кальцинатов и риском РМЖ

1.3. Технологии повышения эффективности скрининга РМЖ

1.3.1. Клиническое обследование

1.3.2. Системы компьютерного анализа (CAD)

1.3.3. Рентгенологический томосинтез

1.3.4. Ультразвуковое исследование (УЗИ)

1.3.5. Магнитно-резонансная томография

1.4. Скрининг РМЖ при отягощенном семейном анамнезе

1.5. Заключение

ГЛАВА 2 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1. Материалы

2.1.1. Автоматическая идентификация отдельных кальцинатов и их скоплений на маммограммах

2.1.2. Автоматическое дифференцирование кальцинатов и их скоплений на маммограммах

2.1.3. Оценка эффективности использования комбинированного блока автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов (БАИДК) при онкомаммоскрининге

2.2. Методы

2.2.1. Рентгеновская маммография

2.2.2. Автоматическая идентификация отдельных кальцинатов и их скоплений на маммограммах

2.2.3. Автоматическое дифференцирование кальцинатов и их скоплений на маммограммах

2.2.3.1. Методика, исключающая анализ сосудистых кальцинатов

2.2.3.2. Анализ сосудистых кальцинатов

2.2.4. Оценка эффективности использования комбинированного блока автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов (БАИДК) при онкомаммоскрининге

2.2.5. Статистическая обработка

ГЛАВА 3 АВТОМАТИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОТДЕЛЬНЫХ КАЛЬЦИНАТОВ И ИХ СКОПЛЕНИЙ НА МАММОГРАММАХ: РЕЗУЛЬТАТЫ РЕТРОПЕКТИВНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

3.1. Кальцинаты доброкачественной природы

3.2. Подозрительные кальцинаты

ГЛАВА 4 АВТОМАТИЧЕСКОЕ ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕ КАЛЬЦИНАТОВ И ИХ СКОПЛЕНИЙ НА МАМОГРАММАХ

4.1. Описание выборки анализа

4.2. Модель без учета анализа сосудистых кальцинатов

4.3. Модель с анализом сосудистых кальцинатов

ГЛАВА 5 ПРОСПЕКТИВНАЯ ОЦЕНКА КЛИНИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БАИДК ПРИ СКРИНИНГЕ РМЖ

ГЛАВА 6 ОБСУЖДЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

ВЫВОДЫ

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Способы повышения чувствительности и специфичности маммографии в диагностике вариантов рака молочной железы, проявляющихся микрокальцинатами»

— 5 — ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Рак молочной железы (РМЖ) является часто встречающейся злокачественной опухолью, характеризующейся высокой степенью агрессивности. Поэтому, несмотря на достигнутые значимые успехи в области диагностики и лечения РМЖ, данная проблема сохраняет свою актуальность и в настоящее время. Во всем мире в 2022 году было зарегистрировано 2 296 840 новых случаев РМЖ у пациентов обоего пола (при росте показателя на 228% за последние 30 лет), в результате он занял первое место в структуре онкологической заболеваемости (11,7%; 24,5% - у женщин) и пятое (второе (15,5%) - у женщин) - в структуре общей онкологической смертности (6,9%). При этом, несмотря на снижение прироста смертности на 0,56% в год в период с 1990 по 2019 годы, абсолютные показатели в 2019 году превышали таковые в 1990 году [Bray F. et al., 2024; Tiruneh M. et al., 2021]. В Российской Федерации распространенность РМЖ на 100 000 населения выросла с 391,7 (при индексе накопления 9,8) - в 2013 году до 541,7 (при индексе накопления 11,2) - в 2023 году, доля РМЖ, выявленного в I-II стадии, возросла за аналогичный период с 66,7% до 75,2%, а 1-годичная летальность снизилась с 7,4% до 4,4% [Каприн А.Д. и др., 2024]. Неоспоримый вклад в достижение данных результатов внесло массовое распространение популяционных скрининговых программ РМЖ, которые позволяют улучшить исходы у таких пациенток.

Рентгеновская маммография (РМГ) на протяжении многих лет расценивается как единственный безальтернативный метод выявления всех известных вариантов непальпируемого РМЖ, пригодный для реализации популяционного скрининга РМЖ. Данный метод продемонстрировал способность снижать ассоциированную с РМЖ летальность у женщин 50 лет и старше. Обусловлено это способностью РМГ обнаруживать ранний инвазивный РМЖ размером до 1 см, а также преинвазивный РМЖ, характеризующийся ограниченной способностью к гематогенному и лимфогенному метастазированию. При этом оба эти варианта РМЖ могут сопровождаться

наличием скоплений микрокальцинатов, которые зачастую являются единственным проявлением данной патологии на РМГ, что делает выявление данных изменений важной задачей лучевой диагностики. Несмотря на то, что далеко не все скопления микрокальцинатов ассоциированы с РМЖ, при оценке зависимости между наличием скоплений микрокальцинатов и риском РМЖ было показано, что каждое дополнительное скопление микрокальцинатов было связано с увеличением риска РМЖ на 20% у всех женщин (отношение рисков [ОР]=1,20; 95% ДИ: 1,13-1,28). Женщины с >3 скоплениями микрокальцинатов имели общий 2-кратный повышенный риск РМЖ по сравнению с женщинами без таковых (ОР=2,17; 95% ДИ: 1,57-3,01) после коррекции по потенциальным вмешивающимся факторам. Предполагаемый риск был более выражен у женщин в пременопаузе (ОР=2,93; 95% ДИ: 1,67-5,16). Аналогичные результаты были получены при асимметрии скоплений микрокальцинатов и риска РМЖ [Ali M.A. et al., 2019].

Особую значимость эта проблема приобретает в свете того, что такие скопления могут иметь весьма малый размер (от нескольких микрон до миллиметров) и часто не выявляются альтернативными методами исследования молочной железы (МЖ), в результате данная задача практически полностью возлагается на маммографию [Ковригина Д.Ю. и др., 2022]. В ряде случаев может использоваться ультразвуковое исследование (УЗИ) [Фисенко Е.П. и др., 2023], обеспечивающее высокое разрешение изображения в реальном времени [Сандриков В.А. и др., 2022]. Хотя микрокальцинаты обычно имеют высокую рентгеновскую плотность, что делает их гиперинтенсивными на маммограммах, характерный для раннего РМЖ малый размер скоплений затрудняет их идентификацию, особенно на плотном фоне, который часто отмечается при фиброзных изменениях паренхимы МЖ [Payne N.R. et al., 2025].

В последние годы наблюдается интерес к разработке и внедрению различных цифровых технологий в рутинную медицинскую практику, поскольку использование цифровых инструментов способно повысить как чувствительность, так и специфичность стандартных лучевых исследований.

Вместе с тем на эффективность работы рентгенолога оказывает значительное влияние весьма широкий круг факторов (утомление, субоптимальные условия анализа изображения, квалификация, опыт, недостаточно скорректированные нарушения зрения и т.п.), в то время как компьютерные системы лишены данных недостатков, и результаты их работы определяются исключительно реализованным в них алгоритмом [Пасынков Д.В. и др., 2019; Хасанов Р.Ш. и др., 2021; Moiseev D.A. et б1., 2024].

Степень разработки темы диссертации. Своевременное выявление РМЖ, ассоциированного с микрокальцинатами, в частности, на стадии преинвазивного и раннего инвазивного рака, представляет собой серьезную проблему клинической онкомаммологии. Хотя РМГ характеризуется высокой чувствительностью в идентификации кальцинатов, их скопления могут иметь малые размеры и теряться на фоне высокой маммографической плотности (МП), что затрудняет их визуальное выявление. Кроме того, известен широкий круг доброкачественных процессов МЖ, ассоциированных с кальцинатами. Поэтому при разработке систем компьютерного анализа представляет сложности маркировка кальцинатов, приводящая к получению большого количества ложных меток, требующих детального анализа. В связи с этим необходима разработка подходов к их дифференцированию.

Попытки автоматизированного обнаружения и дифференцирования подозрительных кальцинатов на маммограммах предпринимались ранее [Loizidou ^ et б1., 2020]. Различные комбинации этих подходов давали на небольших выборках широкий диапазон значений чувствительности, специфичности и точности (67-98%) [Brahimetaj R. et б1., 2022]. В единственной найденной нами отечественной публикации по данной тематике достигнутые значения чувствительности в обнаружении кальцинатов на маммограммах составили 75,8 %, специфичности - 46,7 %, точности - 59,2 %, что, очевидно, недостаточно для клинической практики [Кузнецов А.А. и др., 2022].

Кроме того, необходима клиническая апробация разработанных подходов путем их использования в условиях реального маммографического скрининга, в

особенности учитывая тот факт, что каждый такой подход является уникальным и может давать различные результаты на одних и тех же выборках маммограмм.

В то же время, было показано, что применение систем компьютерного анализа маммограмм позволяет повысить выявляемость РМЖ [Хасанов Р.Ш. и др., 2021], что важно для своевременной постановки диагноза, выбора адекватных лечебных мероприятий и определения дальнейшего прогноза для пациента.

Отсутствие подобных работ и клинического материала делает тему актуальной в настоящее время.

Цель исследования: повышение выявляемости рака молочной железы (РМЖ), ассоциированного с микрокальцинатами, при маммографическом скрининге.

Задачи исследования

1. Разработать блок автоматической идентификации кальцинатов на маммограммах и ретроспективно оценить его эффективность.

2. Провести ретроспективный анализ диагностической эффективности разработанного блока автоматического дифференцирования кальцинатов различной природы на маммограммах.

3. Проспективно оценить клиническую эффективность использования комбинации разработанных блоков автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов различной природы при онкомаммоскрининге.

Научная новизна исследования. Разработаны способы автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов на маммограммах, которые реализованы программно. Показано, что блок автоматической идентификации кальцинатов обеспечивает высокую чувствительность в решении клинической задачи, в том числе возможность ретроспективной идентификации кальцинатов у пациенток с позднее верифицированным РМЖ. Показана высокая точность автоматического дифференцирования кальцинатов различной природы. В рамках проспективного исследования продемонстрировано, что комбинация данных блоков обеспечивает повышение выявляемости РМЖ, ассоциированного с микрокальцинатами, при онкомаммоскрининге.

Теоретическая и практическая значимость работы. Разработанный алгоритм интеграции блоков автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов на маммограммах в программу маммографического скрининга РМЖ будет способствовать более раннему выявлению данной патологии, в том числе на стадии преинвазивных и ранних инвазивных его форм.

Методология и методы исследования. Выполнение диссертационного исследования проводилось в несколько этапов. На первом этапе изучена и проанализирована отечественная и зарубежная литература, посвященная теме диссертации (всего - 206 источников, из них 85 - отечественных и 121 -зарубежный). Далее был разработан блок автоматической идентификации кальцинатов на основе анализа результатов обследования 136 маммограмм 67 пациенток с морфологически верифицированным РМЖ и 299 маммограмм 151 пациентки с доброкачественными процессами МЖ, ассоциированными с кальцинатами. Для оценки эффективности разработанного блока автоматической идентификации кальцинатов использовался этот же набор данных. Далее была выполнена проспективная, рандомизированная оценка использования данных блоков в процессе рутинного маммографического скрининга, основанная на результатах анализа маммограмм 9078 пациенток, рандомизированных в соотношении 1:1 в две группы.

Завершающим этапом диссертационной работы было проведение статистического анализа полученных результатов исследования.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Разработанный блок автоматической идентификации кальцинатов характеризуется высокой диагностической ценностью в реализации поставленных задач, в том числе возможностью ретроспективной идентификации кальцинатов у больных с верифицированным РМЖ.

2. Использование разработанного соответствующего блока обеспечивает высокую чувствительность и специфичность автоматического дифференцирования кальцинатов.

3. Внедрение разработанных блоков автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов на маммограммах в программу маммографического скрининга в соответствии с разработанным нами алгоритмом обеспечивает повышение выявляемости РМЖ, ассоциированных с микрокальцинатами.

Связь работы с научными программами, планами. Тема диссертационной работы утверждена на заседании Ученого Совета хирургического факультета КГМА - филиала ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России (протокол № 11 от 11.12.2024 г.). Работа была одобрена на заседании Комитета по этике КГМА - филиала ФГБОУ ДПО РМНПО Минздрава России (протокол № 1/11 от 28.11.2024 г.), а также проведена в соответствии с этическими нормами Хельсинской декларации Всемирной медицинской ассоциации, этическими принципами проведения научных исследований с участием человека (с учетом поправок от 2013 г.) и «Правилами клинической практики РФ», утвержденными Приказом Минздрава РФ № 266 от 19.06.2003 г.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертационная работа соответствует паспорту научной специальности 3.1.25. «Лучевая диагностика» (медицинские науки).

Личный вклад диссертанта. Диссертантом лично был проведен детальный анализ отечественной и зарубежной литературы по изучаемой теме, выполнено в полном объеме планирование диссертационной работы. Самостоятельно проведены клинические исследования и маммография. Автором лично выполнен анализ, интерпретация, статистическая обработка и изложение результатов, формирование выводов и практических рекомендаций, подготовка материалов к публикации.

Степень достоверности результатов исследования. Достоверность результатов исследования подтверждена репрезентативным клиническим материалом, который использовался как для анализа эффективности блоков автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов на маммограммах (208 пациенток), так и в рандомизированном исследовании

внедрения их в программу онкомаммоскрининга (9078 дополнительных пациенток). По итогам был проведен статистический анализ полученных данных методами описательной статистики и сравнения выборок с использованием параметрических и непараметрических критериев.

Оценка диагностической и прогностической точности качественных и количественных параметров проводилась путем расчета чувствительности и специфичности.

Апробация результатов исследования. Диссертационная работа апробирована и рекомендована к защите на расширенном заседании кафедры ультразвуковой диагностики КГМА - филиала ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России, кафедры лучевой диагностики КГМА - филиала ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России, кафедры хирургии КГМА - филиала ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России, кафедры общей хирургии ФГБОУ ВО Казанский ГМУ Минздрава России (протокол № 4 от 24.03.2025 г.).

Обсуждение основных положений диссертации. Основные положения исследования доложены и обсуждены на IX Всероссийском национальном конгрессе лучевых диагностов и терапевтов «Радиология-2015» (Москва, 2015), Европейском конгрессе специалистов в области лучевой диагностики (Вена, Австрия, 2016), Юбилейном Конгрессе Российского общества рентгенологов и радиологов (Москва, 2016), Конгрессе Российского общества рентгенологов и радиологов (Москва, 2017), II Международной научно-практической конференции «Медицина: от науки к практике» (Йошкар-Ола, 2023), Межрегиональной научно-практической конференции «Инновационные методы диагностики и лечения злокачественных опухолей» (Йошкар-Ола, 2023), XVIII Всероссийском национальном конгрессе лучевых диагностов и терапевтов «Радиология-2024» (Москва, 2024).

Внедрение результатов исследования. Результаты работы используются в клинической практике отделения рентгенодиагностики Государственного бюджетного учреждения Республики Марий Эл «Республиканский клинический онкологический диспансер» (г. Йошкар-Ола); а также в учебном процессе

кафедры ультразвуковой диагностики Казанской государственной медицинской академии (КГМА) - филиала федерального государственного бюджетного образовательного учреждения (ФГБОУ) дополнительного профессионального образования (ДПО) «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» (РМАНПО) Министерства здравоохранения Российской Федерации (г. Казань); кафедры лучевой диагностики и онкологии ФГБОУ высшего профессионального образования (ВПО) «Марийский государственный университет» (г. Йошкар-Ола).

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 17 научных работ (полнотекстовых статей - 10, тезисов - 5), из которых 6 статей - в журналах, включенных в число изданий, рекомендованных ВАК Минобрнауки России для публикаций основных результатов диссертации, 3 - в журналах, индексируемых в Scopus, а также получено 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ:

1. Программа для сегментации объектов маммографического рентгеновского изображения с минимальным искажением их формы, версия 1.0 // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015612897 от 26.02.2015 г.

2. Программа для количественной оценки формы контуров объектов маммографического изображения, версия 1.0 // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015612821 от 26.02.2015 г.

Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 117 страницах компьютерного набора и состоит из введения, обзора литературы, четырех глав собственных исследований, обсуждения полученных результатов, выводов, практических рекомендаций, списка использованной литературы, включающего 85 отечественных и 121 зарубежных источники. Работа иллюстрирована 31 рисунками и 6 таблицами.

Заключение диссертации по теме «Другие cпециальности», Романычева Екатерина Андреевна

— 85 — ВЫВОДЫ

1. Разработанный блок автоматической идентификации кальцинатов на маммограммах обеспечил маркировку кальцинатов доброкачественной природы на 282 из 299 изображений (94,3%) у 148 из 151 (98,0%) пациентки и подозрительных кальцинатов - на 118 из 136 изображений (86,8%) у 64 из 67 пациенток (95,5%). При этом все случаи непромаркированных подозрительных кальцинатов соответствовали высокоинтенсивным мягкотканным теням, ассоциированным с нечетко определяющимися кальцинатами, которые были промаркированы ранее разработанной системой MammCheck II.

2. Чувствительность разработанного блока автоматического дифференцирования доброкачественных и подозрительных кальцинатов и их скоплений на маммограммах (в версии с анализом сосудистых кальцинатов) составляет 98,21%, специфичность - 95,32%, прогностическая ценность отрицательного результата (NPV; доброкачественной метки) - 99,25%, прогностическая ценность положительного результата (PPV; злокачественной метки) - 89,43%.

3. Включение в структуру системы компьютерного анализа маммограмм комбинированного блока автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов и их скоплений обеспечивает достоверное (на 5,81%; p=0,0477) повышение выявляемости РМЖ, проявляющихся данными изменениями, за счет небольшого (на 0,89%) повышения частоты вызова пациенток для дообследования, при пограничном (p=0,054) снижении частоты выявления РМЖ в процессе 3-летнего последующего наблюдения.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Во всех случаях при анализе маммограмм, полученных в рамках рутинного скрининга РМЖ, целесообразно использовать разработанный нами блок автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов.

2. При работе с представленным нами блоком автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов сначала целесообразно производить визуальный анализ набора маммограмм в соответствии с общепринятой методикой (в том числе с анализом результатов предыдущих маммографий) для формирования у специалиста собственного мнения, затем -анализ меток блока идентификации объемных образований (например, реализованного в рамках CAD MammCheck II) и в последнюю очередь - анализ меток разработанного нами блока автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов.

3. Зоны, промаркированные разработанным нами блоком автоматической идентификации и дифференцирования кальцинатов как подозрительные на маммограммах только в одной проекции, необходимо также подвергать анализу с прицельной оценкой соответствующих зон на маммографическом изображении той же МЖ в другой проекции.

4. Зоны, расцененные по результатам комбинированного анализа маммограмм как подозрительные на предмет РМЖ, должны подвергаться последующей верификации в соответствии с общепринятыми подходами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Романычева Екатерина Андреевна, 2025 год

— 89 — СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абдураимов, А.Б. Выбор стратегии скрининга рака молочной железы у женщин старших возрастных групп. / Абдураимов А.Б., Михайлова З.Ф., Лесько К.А. и др. // Клиническая геронтология. - 2018. - № 1-2. - С. 8-15. -URL: https://doi.org/10.26347/1607-2499201801 -02008-015

2. Алиева, Г.С. Предсказательная ценность цифровой маммографии, ультразвукового исследования и их комбинации в диагностике раннего рака молочной железы. / Алиева Г.С., Корженкова Г.П., Колядина И.В. // Современная онкология. - 2019. - Т. 21, № 3. - С. 38-45. - URL: https://doi.org/10.26442/18151434.2019.3.190550

3. Алиева, Г.С. Возможности маммографии, УЗИ и МРТ в дифференциальной диагностике микрокарцином различных биологических подтипов инвазивного рака молочной железы. / Алиева Г.С., Корженкова Г.П., Колядина И.В. // Опухоли женской репродуктивной системы. - 2020. - Т. 16, № 4. - С. 21-34. -URL: https://doi.org/10.17650/1994-4098-2020-16-4-12-34

4. Алиева, Г.С. Анализ ключевых рентгенологических характеристик раннего инвазивного рака молочной железы стадий T1a-bN0M0 и DCIS. / Алиева Г.С., Корженкова Г.П., Колядина И.В. // Онкологический журнал: лучевая диагностика, лучевая терапия. - 2021. - Т. 4, №1. - С. 9-19. - URL: https://doi.org/10.37174/2587-7593-2021-4-1-9-19

5. Алиева, Г.С. Комплексная лучевая диагностика раннего рака молочной железы (обзор литературы). / Алиева Г.С., Корженкова Г.П., Колядина И.В. // Современная онкология. - 2019. - Т. 21, № 3. - С. 26-32. - URL: https://doi.org/10.26442/18151434.2019.3.190469

6. Андронов, А.К. Роль контрастной двухэнергетической спектральной маммографии в диагностике рака молочной железы. / Андронов А.К., Абдураимов А.Б. // Медицинская визуализация. - 2023. - Т. 27, № 4. - С. 81-91. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1281

7. Баженова, Д.А. Оценка сосудистых кальцинатов молочной железы как предиктора кальциноза коронарных артерий. / Баженова Д.А., Пучкова О.С., Мершина Е.А., Синицын В.Е. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2021. -Т.102, №3. - С. 196-202. - URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2021-102-3-196-202

8. Баженова, Д.А. Современное представление о корреляции сосудистых кальцинатов молочной железы с кальцинатами в коронарных артериях. / Баженова Д.А., Пучкова О.С., Мершина Е.А., Синицын В.Е. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2021. - Т. 102, №2. - С. 134-142. - URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2021 -102-2-134-142

9. Бикеев, Ю.В. Качественный анализ ультразвукового исследования с применением контрастного препарата в дифференциальной диагностике узловых образований молочной железы. / Бикеев Ю.В., Сенча А.Н., Родионов В.В. и др. // Медицинская визуализация. - 2019. - №1. - С. 87-96. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-2019-1-87-96

10. Блудов, А.Б. Маммология. Национальное руководство. Краткое издание. / Блудов А.Б., Бородина М.Е., Боженко В.К. и др. - Москва, 2021. - 384 с.

11. Бородина, М.Е. 100 страниц о многоликости рака молочной железы. Руководство для врачей. / Бородина М.Е., Боженко В.К., Бурдина И.И. и др. -М.: Национальный медицинский исследовательский центр радиологии Минздрава России, 2020. - 128 с.

12. Бусько, Е.А. Методика фьюжн-биопсии, или виртуальной сонографии в режиме реального времени (RVS), - первый опыт верификации зон контрастирования молочной железы под совмещенным УЗ/МР-контролем / Бусько Е.А., Шагал М.А., Васильев А.В. и др. // Медицинская визуализация. -2023. - Т. 27, № 1. - С. 46-56. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1165

13. Бусько, Е.А. Модель системы принятия диагностических решений на основе мультипараметрических ультразвуковых показателей образований молочной железы. / Бусько Е.А., Гончарова А.Б., Рожкова Н.И. и др. // Вопросы

онкологии. - 2020. - Т. 66, №6. - С. 653-658. - URL: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2020-66-6-653-658

14. Бусько, Е.А. Новообразования молочной железы с неопределенным потенциалом злокачественности (B3): опыт применения вакуум-ассистированной биопсии под ультразвуковой навигацией / Бусько Е.А., Мортада В.В., Криворотько П.В. и др. // Лучевая диагностика и терапия. - 2022. - Т. 13, № 3. - С. 43-50. - URL: http://dx.doi.org/10.22328/2079-5343-2022-13-3-43-50

15. Гажонова, В.Е. Поиск мерцающего артефакта при микрокальцинатах молочной железы с помощью ультразвуковой недопплеровской технологии B-flow: проспективное исследование. / Гажонова В.Е., Попова А.Ю., Миронова Е.В. // Лучевая диагностика и терапия. - 2024. - Т. 15, № 1. - С. 96-106. - URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2024-15-1-96-106

16. Гажонова, В.Е. Скрининг рака молочной железы: состояние, проблемы и пути решения. / Гажонова В.Е., Виноградова Н.Н., Зубарев А.В. // Кремлевская медицина. Клинический вестник. - 2017. - № 3. - С. 6-11.

17. Гажонова, В.Е. Ультразвуковая диагностика и мультимодальный подход в маммологии. Диффузные неузловые патологии (non-mass lesions). - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2025. - 480 с.

18. Гаранина, А.Э. Дополнение маммографического скрининга автоматизированным 3D-ультразвуковым исследованием у женщин с молочной железой высокой плотности. / Гаранина А.Э., Холин А.В. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2024. - Т. 105, № 3. - С. 130-142. - URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2024-105-3-130-142

19. Гаранина, А.Э. Радиогеномика при раке молочной железы: обзор. / Гаранина А.Э., Холин А.В. // Лучевая диагностика и терапия. - 2024. - Т. 15, № 1. - С. 15-21. - URL: http://dx.doi.org/10.22328/2079-5343-2024-15-1-15-21

20. Гаранина, А.Э. Сравнение диагностической эффективности 2D- и 3D-ультразвукового исследования у женщин, не достигших возраста маммографического скрининга. / Гаранина А.Э., Холин А.В. // Медицинская

визуализация. - 2024. - T. 28, № 4. - С. 79-91. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1456

21. Горбачева, О.Ю. Ранний рак молочной железы: значение биологического подтипа опухоли для выбора хирургической тактики лечения (обзор литературы). / Горбачева О.Ю., Ивашков В.Ю., Соболевский В.А. и др. // Вопросы онкологии. - 2018. - Т. 64, № 6. - С. 716-721. - URL: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2018-64-6-716-721

22. Громов, А.И. Ультразвуковой мерцающий артефакт в дифференциальной диагностике кальцинатов молочных желез. / Громов А.И., Комин Ю.А., Мозеров С.А., Красницкая С.К. // Медицинская визуализация. - 2021. - Т. 25, № 3. - С. 157-166. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1025

23. Дитцель, М. Как использовать шкалу Кайзера для принятия диагностических решений при мультипараметрической МРТ молочной железы. / Дитцель М., Мазо М.Л., Рожкова Н.И. и др. // REJR - 2020. - Т. 10, № 3. - С. 58-76. - URL: https://doi.org/10.21569/2222-7415-2020-10-3-58-76

24. Држевецкая, К.С. Обзор подходов к массовому скринингу рака молочной железы в России и мире. / Држевецкая К.С. // REJR - 2020. - Т. 10, № 4. - С. 225-236. - URL: https://doi.org/10.21569/2222-7415- 2020-10-4-225-236

25. Елисеева, К.А. Автоматизированное ультразвуковое исследование в дообследовании женщин с рентгенологически плотной тканью молочных желез. / Елисеева К.А., Наумов А.П., Касаткина Л.И. и др. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2023. - Т. 104, № 1. - С. 76-89. - URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2023-104-1 -76-89

26. Ефремова, М.П. Трехмерное автоматическое сканирование -сонотомография в диагностике рака молочной железы. / Ефремова М.П., Гажонова В.Е., Попова И.Э. и др. // Кремлевская медицина. Клинический вестник. - 2017. - № 3. - С. 12-18.

27. Жукова, Л.Г. Рак молочной железы. / Жукова Л.Г., Андреева Ю.Ю., Завалишина Л.Э. и др. // Современная онкология. - 2021. - Т. 23, № 1. - С. 5-40. - URL: https://doi.org/10.26442/18151434.202L1.200823

28. Заболотская, Н.В. Ультразвуковое исследование в маммологии. Руководство для врачей. - М.: ООО «Фирма СТРОМ», 2019. - 208 с.

29. Зикиряходжаев, А.Д. Рак молочной железы после аугментационной маммопластики. Хирургическая тактика. / Зикиряходжаев А.Д., Сарибекян Э.К., Аблицова Н.В. и др. // Вопросы онкологии - 2018. - Т. 64, № 6. - С. 768773. - URL: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2018-64-6-768-773

30. Зикиряходжаев, А.Д. Особенности дифференциальной диагностики слизистого и слизистого микропапиллярного рака молочной железы. / Зикиряходжаев А.Д., Сарибекян Э.К., Волченко Н.Н. и др. // Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. - 2019. - Т. 8, № 6. - С. 428-432. - URL: https://doi.org/10.17116/onkolog20198061428

31. Каприн, А.Д. Маммология. Национальное руководство. / Под ред. А.Д. Каприна, Н.И. Рожковой. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2025. - 608 с.

32. Каприн, А.Д. Состояние онкологической помощи населению России в 2023 году. / Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. - М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2024. - илл. - 262 с.

33. Ковригина, Д.Ю. Возможности цифровой маммографии в выявлении злокачественных кальцинатов. / Ковригина Д.Ю., Белова И.Б. // Лучевая диагностика и терапия. - 2022. - T. 13, № 1S. - С.113. - URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2022-13-S-113-116

34. Корженкова, Г.П. Первые результаты пилотного проекта маммоскрининга по раннему выявлению рака молочной железы в Калужской области. / Корженкова Г.П. // Consilium Medicum. - 2019. - Т. 21, № 6. - С. 9-12. - URL: https://doi.org/10.26442/20751753.2019.6.190528

35. Котова, Л.Д. Возможности ультразвуковой методики оптимизации визуализации микрокальцинатов (MICROPURE) в диагностике злокачественных опухолей молочной железы. / Котова Л.Д., Гомина П.С., Жеребцова Н.В. и др. // Вестник совета молодых учёных и специалистов Челябинской области. - 2019. - Т. 2, № 2 (25). - С. 36-40.

36. Кузнецов, А.А. Возможности программы поиска скоплений микрокальцинатов на цифровых маммограммах для повышения эффективности диагностики рака молочной железы. / Кузнецов А.А., Климова Н.В. // Вестник СурГУ. Медицина. - 2022. - Т. 53, № 3. - С. 46-50. - URL: https://doi.org/10.34822/2304-9448-2022-3-46-50

37. Лабазанова, П.Г. Эффективные неинвазивные и инвазивные технологии лучевой диагностики заболеваний молочной железы (обзор). /Лабазанова П.Г., Прокопенко С.П., Бурдина И.И. и др. // Новости клинической цитологии России. - 2020. - Т. 24, № 1. - С. 23-27. - URL: https://doi.org/10.24411/1562-4943-2020-10104

38. Лабазанова, П.Г. Маммографическая плотность и риск развития рака молочной железы. Взгляд на историю изучения вопроса. / Лабазанова П.Г., Рожкова Н.И., Бурдина И.И. и др. // REJR - 2020. - Т. 10, № 2. - С. 205-222. -URL: https://doi.org/10.21569/2222-7415-2020-10-2-205-222

39. Меладзе, Н.В. Роль магнитно-резонансной маммографии и магнитно-резонансной спектроскопии в дифференциальной диагностике образований молочной железы. / Меладзе Н.В., Шария М.А., Устюжанин Д.В., Терновой С.К. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2018. - Т.99, №1. - С. 13-22. -URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2018-99-1-13-22

40. Микушин, С.Ю. Оценка диагностической эффективности рентгенологического томосинтеза при заболеваниях молочной железы. / Микушин С.Ю., Рожкова Н.И., Гришкевич В.И. и др. // REJR - 2019. - Т. 9, № 3. - С. 86-92. - URL: https://doi.org/10.21569/2222-7415-2019-9-3-86-92

41. Мордвинов, Ю.П. Расчет допустимых отклонений между данными маммографии и ультразвукового исследования при определении локализации непальпируемых образований молочных желез с помощью программы для ЭВМ Mammography Sono Analyzer. /Мордвинов Ю.П., Апанасевич В.И. // Медицинская визуализация. - 2018. - №5. - С. 39-44. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-2018-5-39-44

42. Морозов, С.П. Перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в скрининге рака молочной железы. / Морозов С.П., Говорухина В.Г., Диденко В.В. и др. // Вопросы онкологии. - 2020. - Т. 66, № 6.

- С. 603-608. - URL: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2020-66-6-603-608

43. Новикова, Е.В. Комплексная лучевая диагностика непальпируемых образований молочных желез в период пременопаузы. / Новикова Е.В., Серова Н.С., Нуднов Н.В. // REJR - 2017. - Т. 7, № 3. - С. 90-107. - URL: https://doi.org/10.21569/2222-7415-2017-7-3-90-107

44. Нуднов, Н.В. Диагностика непальпируемого рака молочной железы у женщин в пременопаузе. / Нуднов Н.В., Новикова Е.В. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2017. - Т. 98, № 1. - С. 5-16. - URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2017-98-1-5-16

45. Пасынков Д.В. Автоматическое дифференцирование кальцинатов и их скоплений на маммограммах: результаты работы блока системы компьютерного анализа / Пасынков Д.В., Романычева Е.А., Егошин И.А. и др. // Лучевая диагностика и терапия. - 2024. - Т.15, № 3. - С. 72-81. DOI: 10.22328/2079-5343-2024-15-3-72-81

46. Пасынков, Д.В. Информативность визуального анализа лучевых серошкальных изображений. / Пасынков Д.В., Клюшкин И.В., Пасынкова О.О. // Вестник современной клинической медицины. - 2018. - Т. 11, № 5. - С.69-73.

- URL: https://doi.org/10.20969/VSKM.2018.11(5).69-73

47. Пасынков, Д.В. Компьютерный анализ маммограмм низкой плотности: результаты одноцентрового проспективного рандомизированного клинического исследования. / Пасынков Д.В., Тухбатуллин М.Г., Хасанов Р.Ш. // Медицинская визуализация. - 2021. - Т. 25, № 4. - С. 93-105. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1040

48. Пасынков, Д.В. Повышение эффективности протоколирования результатов маммографии. / Пасынков Д.В., Клюшкин И.В., Пасынкова О.О., Федоров А.Л. // Вестник современной клинической медицины. - 2018. - Т. 11, № 5. - С.73-79.

- URL: https://doi.org/10.20969/VSKM.2018.11(5).73-79

49. Пасынков, Д.В. Системы компьютерного анализа маммограмм при скрининге рака молочной железы: как они работают и каково их место в клинической практике? (Обзор иностранной литературы). / Пасынков Д.В., Хасанов Р.Ш., Тухбатуллин М.Г., Меринов С.Н. // Поволжский онкологический вестник. - 2021. - Т. 12, № 2. - С. 65-77.

50. Пасынков, Д.В. Способ повышения чувствительности и специфичности систем компьютерного анализа маммографических изображений при высокой плотности паренхимы молочной железы. / Пасынков Д.В., Клюшкин И.В., Бусыгина О.В. // Казанский медицинский журнал. - 2016. - Т. 97, № 3. - С. 443449. - URL: https://doi.org/10.17750/KMJ2016

51. Пасынков, Д.В. Сравнительный анализ диагностической ценности систем компьютерного анализа маммограмм I и II поколений. / Пасынков Д.В., Егошин И.А., Колчев А.А. и др. // Медицинская визуализация. - 2017. - Т. 21, № 1. - С. 90-102. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-1-90-102

52. Пасынков, Д.В. Ультразвуковой скрининг рака молочной железы при маммографически плотной паренхиме: роль системы компьютерного анализа маммограмм (одноцентровое проспективное рандомизированное клиническое исследование). / Пасынков Д.В., Тухбатуллин М.Г., Егошин И.А., Колчев А.А., Клюшкин И.В. // REJR. - 2021. - Т. 11, № 1. - С. 103-113. - URL: https://doi.org/10.21569/2222-7415-2021-11-1-103-113

53. Пасынков, Д.В. Цветовое картирование серой шкалы с математическим анализом ультразвукового изображения в дифференциальной диагностике кистозных и солидных образований молочной железы. / Пасынков Д.В., Егошин И.А., Колчев А.А. и др. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2020. - Т. 101, № 3. - С. 136-146. - URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2020-101-3-136-146

54. Пасынков, Д.В. Эффективность системы компьютерного анализа маммограмм в диагностике вариантов рака молочной железы, трудно выявляемых при скрининговой маммографии. / Пасынков Д.В., Егошин И.А.,

Колчев А.А. и др. // REJR. - 2019. - Т. 9, № 2. - С. 107-118. - URL: https://doi.org/10.21569/2222-7415-2019-9-2-107-118

55. Попова, Н.С. Радионуклидная диагностика рака молочной железы: опыт ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России. / Попова Н.С., Крживицкий П.И., Новиков С.Н. и др. // Медицинская визуализация. - 2023. -Т. 27, № 1. С. 35-45. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1157

56. Пучкова, О.С. Рентгенологическая плотность структуры молочной железы как фактор риска развития протоковой карциномы in situ. / Пучкова О.С., Синицын В.Е., Богомазова С.Ю. и др. // Медицинская визуализация. - 2018. -№ 5. - С. 31-38. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-2018-5-31-38

57. Пятницкий, И.А. Скрининг рака молочной железы: текущие достижения, перспективы и новые технологии / Пятницкий И.А., Пучкова О.С., Гомболевский В.А. и др. // Вопросы онкологии. - 2019. - Т. 65, № 5. - С. 664671. - URL: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2019-65-5-664-671

58. Рожкова, Н.И. Медицинская логистика выявления рака молочной железы. Руководство для врачей. / [Н.И. Рожкова, А.Д. Каприн, М.Л. Мазо и др.]; под ред. А.Д. Каприна, Н.И. Рожковой. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2024. - 352 с.

59. Рожкова, Н.И. Многоликость непальпируемого рака молочной железы. Современная диагностика, адекватное лечение и профилактика / Рожкова Н.И., Бурдина И.И., Запирова С.Б. и др. // Медицинский алфавит. - 2020. - № 38. - С. 34-40. - URL: https://doi.org/10.33667/2078-5631-2020-38-34-40

60. Рожкова, Н.И. Новые возможности лучевых технологий при рентгенонегативном раке. / Рожкова Н.И., Каприн А.Д., Бурдина И.И. и др. // Медицинская наука и образование Урала. - 2019. - Т. 20, № 2 (98). - С. 36-41.

61. Рожкова, Н.И. Сегментационная модель скрининга рака молочной железы на основе нейросетевого анализа рентгеновских изображений. / Рожкова Н.И., Ройтберг П.Г., Варфоломеева А.А. и др. // Сеченовский вестник. - 2020. - Т. 11, № 3. - С. 4-14. - URL: https://doi.org/10.47093/2218-7332.2020.11.3.4-14

62. Саибу, С.Ф. Перспективы применения искусственного интеллекта в маммографии. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2024. - Т. 105, № 5. -С. 282-286. - URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2024-105-5-282-286

63. Сандриков, В.А. Анатомическая визуализация внутрижелудочковых потоков крови у здорового человека / Сандриков В.А., Кулагина Т.Ю., Попов С.О. и др. // Оперативная хирургия и клиническая анатомия (Пироговский научный журнал). - 2022. - Т. 6, № 3. - С. 18-23. - URL: https://doi.org/10.17116/operhirurg2022603118

64. Семиглазов, В.Ф. «Золотой стандарт» диагностики и лечения рака молочной железы 2021: Кодирование по Международной статистической классификации болезней и проблем, связанных со здоровьем: C50. / Семиглазов В.Ф., Палтуев Р.М., Апанасевич В.И. и др. - М.: ООО «Издательский дом «АБВ-Пресс», 2021. - 173 с.

65. Сенча, А.Н. Ультразвуковое исследование с контрастированием в дифференциальной диагностике узловых образований молочной железы. / Сенча А.Н., Бикеев Ю.В., Родионов В.В. и др. // Акушерство и гинекология. -2019. - № 11. - С. 167-174. - URL: https://doi.org/10.18565/aig.2019.11.167-174

66. Серебрякова, С.В. Возможности МРТ в дифференциальной диагностике нелактационного мастита и рака. / Серебрякова С.В., Шумакова Т.А., Юхно Е.А., Сафронова О.Б., Серебряков А.Л. // Медицинская визуализация. - 2023. -Т. 27, № 2. - С. 36-52. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1191

67. Серебрякова, С.В. Магнитно-резонансная маммография в диагностике гистологического класса филлоидных опухолей. / Серебрякова С.В., Юхно Е.А., Куцкая А.О., Смирнова В.О. // Медицинская визуализация. - 2023. - Т. 27, № 1. - С. 57-68. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1166

68. Солодкий, В.А. Диагностические возможности МРТ и двуэнергетической спектральной контрастной маммографии при высокой плотности молочных желез. / Солодкий В.А., Оксанчук Е.А., Меских Е.В. и др. // Медицинская визуализация. - 2017. - № 3. - С. 126-132. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-3-126-132

69. Солодкий, В.А. Роль и возможности автоматизированного ультразвукового сканирования в скрининге рака молочной железы у женщин с высокой плотностью тканей молочных желез. / Солодкий В.А., Меских Е.В., Эрштейн М.А. и др. // Медицинская визуализация. - 2018. - № 5. - С. 21-30. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-2018-5-21-30

70. Солодкий, В.А. Современные системы поддержки принятия врачебных решений на базе искусственного интеллекта для анализа цифровых маммографических изображений. / Солодкий В.А., Каприн А.Д., Нуднов Н.В. и др. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2023. - Т. 104, № 2. - С. 151-162.

- URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2023-104-2-151-162

71. Травина, М.Л. Кистозные включения в тканях молочной железы. / Травина М.Л., Попов А.Г., Попов, С.А. Куликова Е.В. // REJR. - 2017. - Т. 7, № 1. - С. 77-83. - URL: https://doi.org/10.21569/2222- 7415-2017-7-1-77-83

72. Тюрин, И.Е. Роль контрастных методов исследования в ранней диагностике и планировании лечения рака молочной. / Тюрин И.Е., Рожкова Н.И., Артамонова Е.В. и др. // Вестник рентгенологии и радиологии. - 2024. - Т. 105, № 2. - С. 48-57. - URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2024-105-2-48-57

73. Ульянова, Р.Х. Дифференциальная диагностика патологии молочной железы с помощью типов накопления контрастного препарата при контрастной спектральной двухэнергетической маммографии / Ульянова Р.Х., Черная А.В., Криворотько П.В. и др. // Вопросы онкологии. - 2020. - Т. 66, № 3. - С. 252261. - URL: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2020-66-3-252-261

74. Ульянова, Р.Х. Контрастная спектральная двухэнергетическая маммография в диагностике рака молочной железы. / Ульянова Р.Х., Чёрная А.В., Криворотько П.В. и др. // Лучевая диагностика и терапия. - 2022. - T. 13, № 1S.

- С.113. - URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2022-13-S-113-116

75. Фисенко, Е.П. Место и задачи ультразвукового исследования молочных желез после аугментационной маммопластики силиконовыми эндопротезами в инструментальном алгоритме пациенток при подозрении на BIA-ALCL (обзор

литературы). // Медицинская визуализация. - 2023. - Т. 27, № 4. - С. 68-80. -URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1285

76. Хасанов, Р.Ш. Эффективность применения системы компьютерного анализа маммограмм при скрининге рака молочной железы: одноцентровое, проспективное, рандомизированное клиническое исследование. / Хасанов Р.Ш., Тухбатуллин М.Г., Пасынков Д.В. // Вопросы онкологии. - 2021. - Т. 67, № 6. -С. 777-784. - URL: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2021-67-6-777-784

77. Ходорович, О.С. Рак молочной железы у пациенток после аугментации имплантами. / Ходорович О.С., Солодкий В.А., Калинина-Масри А.А. и др. // Вопросы онкологии. - 2021. - Т. 67, № 4. - С. 518-524. - URL: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2021-67-4-518-524

78. Черная, А.В. Контрастная спектральная двухэнергетическая маммография -инструмент точной диагностики онкопатологии на фоне плотной ткани молочной железы. / Черная А.В., Ульянова Р.Х., Багненко С.С. и др. // Медицинская визуализация. - 2023. - Т. 27, № 1. - С. 25-34. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1152

79. Черная, А.В. Маммография и маммосцинтиграфия с 99м Тс-MIBI в диагностике мультицентричного рака молочной железы. / Черная А.В., Канаев С.В. и др. // Вопросы онкологии. - 2017. - Т. 63, № 6. - С. 876-881. - URL: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2017-63-6-876-881

80. Шандра, А.Г. Ультразвуковая диагностика атипичной дуктальной гиперплазии молочной железы с псевдоинвазивным типом роста (клиническое наблюдение). / Шандра А.Г., Астафьева О.В., Гажонова В.Е., Морозова Р.В. // Медицинская визуализация. - 2022. - Т. 26, № 2. - С. 125-129. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1083

81. Шумакова, Т.А. Классификация осложнений увеличения молочных желез силиконовыми гелевыми имплантатами / Шумакова Т.А., Савелло В.Е., Серебрякова С.В., Афанасьева И.С. // Медицинская визуализация. - 2023. - Т. 27, № 1. - С. 69-78. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1196

82. Юхно, Е. А. Возможности МР-маммографии в диагностике осложнений реконструированной молочной железы после комплексного лечения рака. / Юхно Е. А., Серебрякова С. В., Шумакова Т. А. и др. // Лучевая диагностика и терапия. - 2022. - T. 13, № 1S. - С.115. - URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2022-13-S-113-116

83. Якобс, О.Э. Эффективность комплексной лучевой дифференциальной диагностики непальпируемых заболеваний молочной железы, сопровождающихся локальной тяжистой перестройкой структуры. / Якобс О.Э., Рожкова Н.И., Каприн А.Д. // Медицинская визуализация. - 2017. - № 3. - С. 133-142. - URL: https://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-3-133-142

84. Якобс, О.Э. Рентгенонегативный непальпируемый рак молочной железы. Возможности современной лучевой диагностики. / Якобс О.Э., Рожкова Н.И., Каприн А.Д. и др. // Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. - 2019. - Т. 8, № 3. -С. 153-160. - URL: https://doi.org/10.17116/onkolog2019803115153

85. Ярина, А.Ю. Возможности магнитно-резонансной томографии в диагностике осложнений при эндопротезировании молочных желез силиконовыми имплантатами / Ярина А.Ю., Скульский С.К., Лубашев Я.А. и др. // Лучевая диагностика и терапия. - 2022. - T. 13, № 1S. - С.116. - URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2022-13-S-113-116

86. Ali, M.A. Association of Microcalcification Clusters with Short-term Invasive Breast Cancer Risk and Breast Cancer Risk Factors. / Ali M.A., Czene K., Hall P., Humphreys K. // Sci Rep. - 2019. - 9(1). - P. 1-8. - URL: https://doi.org/10.1038/s41598-019-51186-w

87. Almedia Costa, N.A. Suspicious breast pseudocalcifications. / Almedia Costa N.A., Rio G., Garrido Santos J. // BMJ Case Rep. - 2018. - URL: https://doi.org/10.1136/bcr-2018-226536

88. Arancibia Hernández, P.L. Breast calcifications: Description and classification according to BI-RADS 5th edition. / Arancibia Hernández P.L., Taub Estrada T., López Pizarro A. et al. // Rev Chil Radiol. - 2016. - 22(2). - P. 80-91.

89. Athanasiou, A. ESR Essentials: diagnostic work-up in patients with symptomatic breast disease-practice recommendations by the European Society of Breast Imaging. / Athanasiou, A., Appelman, L., Pijnappel, R.M. et al. // Eur Radiol. - 2025. - 35. -P. 723-732. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10980-5

90. Azam, S. Mammographic microcalcifications and risk of breast cancer. / Azam S., Eriksson M., Sjölander A. et al. // British Journal of Cancer. - 2021. - 125(5). - P. 759-765. - URL: https://doi.org/10.1038/s41416-021-01459-x

91. Backmann, H.A. Does it matter for the radiologists' performance whether they read short or long batches in organized mammographic screening? / Backmann H.A., Larsen M., Danielsen A.S. // Eur Radiol. - 2021. - 31(12). - P. 9548-9555. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-08010-9

92. Balbino, M. Contrast-enhanced mammography accuracy in assessing preoperative breast tumor size. / Balbino M., Ancona A., Masino F. et al. // Journal of Radiology and Nuclear Medicine. - 2024. - 105(3). - P. 156-162. - URL: https://doi.org/10.20862/0042-4676-2024-105-3-156-162

93. Barman, I. Application of Raman spectroscopy to identify microcalcifications and underlying breast lesions at stereotactic core needle biopsy. / Barman I., Dingari N.C., Saha A. et al. // Cancer Res. - 2013. - 73(11). - P. 3206-3215. - URL: https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-12-2313

rc\

94. Berg, W.A. Diagnostic Imaging: Breast (3 edn). / Berg, W.A., Leung J. -Elsevier, 2019. - 1350 pp.

95. Bezek, C.D. Breast density assessment via quantitative sound-speed measurement using conventional ultrasound transducers. / Bezek C.D., Farkas M., Schweizer D. et al. // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 1490-1501. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11335-w

96. Blanks, R.G. Impact of Digital Mammography on Cancer Detection and Recall Rates: 11.3 Million Screening Episodes in the English National Health Service Breast Cancer Screening Program. / Blanks R.G., Wallis M.G., Alison R. et al. // Radiology. - 2019. - Vol. 290, № 3. - P. 629-637. - URL: https://doi.org/10.1148/radiol.2018181426

97. Bohte, A.E. Breast magnetic resonance elastography: a review of clinical work and future perspectives. / Bohte A.E., Nelissen J.L., Runge J.H. et al. // NMR Biomed. - 2018. - Vol. 31, № 10. - P. e3932. - URL: https://doi.org/10.1002/nbm.3932

98. Boisserie-Lacroix, M. Diagnostic accuracy of breast MRI for patients with suspicious nipple discharge and negative mammography and ultrasound: a prospective study. / Boisserie-Lacroix M., Doutriaux-Dumoulin I., Chopier J. // Eur Radiol. - 2021. - Vol. 31, № 10. - P. 7783-7791. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-07790-4

99. Bonelli, L.A. MRI versus Mammography plus Ultrasound in Women at Intermediate Breast Cancer Risk: Study Design and Protocol of the MRIB Multicenter, Randomized, Controlled Trial. / Bonelli L.A., Calabrese M., Belli P. et al. // Diagnostics. - 2021. - Vol. 11, № 9. - P. 1635. - URL: https://doi.org/10.3390/diagnostics11091635

100. Botsikas, D. What is the diagnostic performance of 18-FDG-PET/MR compared to PET/CT for the N- and M- staging of breast cancer? / Botsikas D., Bagetakos I., Picarra M. et al. // European Radiology. - 2019. - Vol. 29, № 4. - P. 1787-1798. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-018-5720-8

101. Boyd, N.F. Breast tissue composition and susceptibility to breast cancer. / Boyd N.F., Martin L.J., Bronskill M. et al. // J Natl Cancer Inst. - 2010. - 102(16). -P. 1224-1237. - URL: https://doi.org/10.1093/jnci/djq239

102. Boyd, N.F. Mammographic density and breast cancer risk: current understanding and future prospects. / Boyd N.F., Martin L.J., Yaffe M.J., Minkin S. // Breast Cancer Res. - 2011. - 13(6). - P. 223. - URL: https://doi.org/10.1186/bcr2942

103. Brahimetaj, R. Improved automated early detection of breast cancer based on high resolution 3D micro-CT microcalcification images. / Brahimetaj R., Willekens I., Massart A. et al. // BMC Cancer. - 2022. - Vol. 22, № 1. - P. 162. -URL: https://doi.org/10.1186/s12885-021-09133-4

104. Bray, F. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. / Bray F., Laversanne M.,

Sung H. et al. // CA Cancer J Clin. - 2024. - 74(3). - P. 229-263. - URL: https:// doi.org/10.3322/caac.21834

105. Bucchi, L. Annual mammography at age 45-49 years and biennial mammography at age 50-69 years: comparing performance measures in an organised screening setting. / Bucchi L., Ravaioli A., Baldacchini F. et al. // European Radiology. - 2019. - Vol. 29, № 10. - P. 5517-5527. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-019-06050-w

106. Castellaro, A.M. Oxalate induces breast cancer. / Castellaro A.M., Tonda A., Cejas H.H. et al. // BMC Cancer. - 2015. - № 15. - P. 761. - URL: https://doi.org/ 10.1186/s12885-015-1747-2

107. Chen, P.H. Segmental breast calcifications. / Chen P.H., Ghosh E.T., Slanetz P.J., Eisenberg R.L. // AJR Am J Roentgenol. - 2012. - 199(5). - P. W532-542. - URL: https://doi.org/ 10.2214/AJR.11.8198

108. Choi, W.J. Automated breast US as the primary screening test for breast cancer among East Asian women aged 40-49 years: a multicenter prospective study. / Choi W.J., Kim S.H., Shin H.J. // Eur Radiol. - 2021. - Vol. 31, № 10. - P. 77717782. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-07864-3

109. Chong, A. Digital Breast Tomosynthesis: Concepts and Clinical Practice. / Chong A., Weinstein S.P., McDonald E.S., Conant E.F. // Radiology. - 2019. - Vol. 292, № 1. - P. 1-14. - URL: https://doi.org/10.1148/radiol.2019180760

110. Cohen, E.O. Breast cancer screening in women with and without implants: retrospective study comparing digital mammography to digital mammography combined with digital breast tomosynthesis. / Cohen E.O., Perry R.E., Tso H.H. // Eur Radiol. - 2021. - Vol. 31, № 12. - P. 9499-9510. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-08040-3

111. Colditz, G.A. Priorities for the primary prevention of breast cancer. / Colditz G.A., Bohlke K. // CA Cancer J Clin. - 2014. - 64(3). - P. 186-94. - URL: https://doi.org/10.3322/caac.21225

112. Coldman, A. Pan-Canadian study of mammography screening and mortality from breast cancer. / Coldman A., Phillips N., Wilson C. et al. // J Natl

Cancer Inst. - 2014. - 106(11). - P. dju261. - URL: https://doi.org/10.1093/jnci/dju261

113. Cornford, E. Optimum screening mammography reading volumes: evidence from the NHS Breast Screening Programme. / Cornford E., Cheung S., Press M. // Eur Radiol. - 2021. - Vol. 31, № 9. - P. 6909-6915. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-07754-8

114. Cox, R. Cellular and molecular basis of mammary microcalcifications. PhD dissertation, Royal College of Surgeons in Ireland. - 2011. - URL: https://doi.org/10.25419/rcsi.10804970.v1

115. Cox, R.F. Microcalcifications in breast cancer: Lessons from physiological mineralization. / Cox R.F., Morgan M.P. // Bone. - 2013. - 53(2). - P. 437-450. -URL: https://doi.org/10.1016Zj.bone.2013.01.013

116. Demetri-Lewis, A. Breast calcifications: The focal group. / Demetri-Lewis A., Slanetz P.J., Eisenberg R.L. // AJR Am J Roentgenol. - 2012. - 198(4). - P. W325-343. - URL: https://doi.org/10.2214/AJR.10.5732

117. Dietzel, M. Breast MRI in the era of diffusion weighted imaging: do we still need signal-intensity time curves? / Dietzel M., Ellmann S., Schulz-Wendtland R. et al. // Eur Radiol. - 2019. - Vol. 30, № 1. - P. 47-56. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-019-06346-x

118. Duffy, S.W. Screen detection of ductal carcinoma in situ and subsequent incidence of invasive interval breast cancers: a retrospective population-based study. / Duffy S.W., Dibden A., Michalopoulos D. et al. // Lancet Oncol. - 2016. - 17(1). - P. 109-114. - URL: https://doi.org/10.1016/S1470-2045(15)00446-5

119. Duffy, S.W. Beneficial Effect of Consecutive Screening Mammography Examinations on Mortality from Breast Cancer: A Prospective Study. / Duffy S.W., Tabar L., Yen A. M.-F. et al. // Radiology. - 2021. - 299(3). - P. 541-547. - URL: https://doi.org/10.1148/radiol.2021203935

120. D'Orsi, C.J. ACR BI-RADS® Atlas, Breast Imaging Reporting and Data System. / D'Orsi C.J., Sickles E.A., Mendelson E.B., Morris E.A. // Reston VA, American College of Radiology, 2013

— 106 —

121. Egoshin, I. A segmentation approach for mammographic images and its clinical value / I. Egoshin, D. Pasynkov, A. Kolchev et al. // (2018) 2017 IEEE International Conference on Microwaves, Antennas, Communications and Electronic Systems, COMCAS 2017. - 2018-January. - Р. 1-6. - URL: https://doi.org/10.1109/C0MCAS.2017.8244764

122. Egoshin, I.A. Segmentation of Breast Focal Lesions on the Ultrasound Image / Egoshin I.A., Pasynkov D.V., Kolchev А.А. et al. // Biomedical Engineering. - 2020. - Vol. 54, № 2. - P. 99-103. - URL: https://doi.org/10.1007/s10527-020-09982-6

123. Egoshin, I. Value of nested contours analysis algorithm in mammographic image processing. / Egoshin I., Pasynkov D., Kolchev A., Kliouchkin I. // International journal of computer assisted radiology and surgery. - 2016. - Vol. 11(1). - P. 278.

124. Ekpo, E. Errors in Mammography Cannot be Solved Through Technology Alone. / Ekpo E., Alakhras M., Brennan P. // Asian Pac J Cancer Prev. - 2018. - 19 (2). - P. 291-301. - URL: https://doi.org/10.22034/APJCP.2018.19.2.291

125. Fallenberg, E.M. Implementing the advantages of contrast-enhanced mammography and contrast-enhanced breast MRI in breast cancer staging. // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 160-162. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10896-0

126. Ferlay, J. GLOBOCAN 2012: Estimated Cancer Incidence, Mortality, and Prevalence Worldwide in 2012 (v1.0). / Ferlay J., Soerjomataram I., Ervik M. et al. // Lyon, France: IARC CancerBase No. 11, 2014.

127. Ferreira, V.C.C. de S. Suspicious amorphous Microcalcifications detected on full-field digital mammography: Correlation with histopathology. / Ferreira V.C.C. de S., Etchebehere E.C.S. de C., Bevilacqua J.L.B., Barros N. de // Radiol Bras. - 2018. - 51(2). - P. 87-94. - URL: https://doi.org/10.1590/0100-3984.2017.0025

128. Freitas, V. Optimizing breast MRI diagnosis: the Kaiser Score's impact on reducing unnecessary biopsies. // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 1502-1503. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11325-y

129. Giampietro, R.R. Accuracy and Effectiveness of Mammography versus Mammography and Tomosynthesis for Population-Based Breast Cancer Screening: A Systematic Review and Meta-Analysis. / Giampietro R.R., Cabral M.V.G., Lima S.A.M. // Sci Rep. - 2020. - Vol. 10, № 1. - Р. 7991. - URL: https://doi.org/10.1038/s41598-020-64802-x

130. Giess, C.S. Breast MR Imaging for Equivocal Mammographic Findings: Help or Hindrance? / Giess C.S., Chikarmane S.A., Sippo D.A., Birdwell R.L. // Radiographics. - 2016. - Vol. 36, № 4. - P. 943-956. - URL: https://doi.org/10.1148/rg.2016150205

131. Gigli, S. Magnetic Resonance Imaging after Breast Oncoplastic Surgery: An Update. / Gigli S., Amabile M.I., Di Pastena F. et al. // Breast Care (Basel). -2017. - Vol. 12, № 4. - Р. 260-265. - URL: https://doi.org/10.1159/000477896

132. Gordon, P.B. Ultrasound for breast cancer screening and staging. / Radiol Clin North Am. - 2002. - 40(3). - P. 431-441. - URL: https://doi.org/10.1016/s0033-8389(01)00014-8

133. Guirguis, M.S. Mimickers of breast malignancy: imaging findings, pathologic concordance and clinical management. / Guirguis M.S., Adrada B., Santiago L. et al. // Insights Imaging. - 2021. - Vol. 12, № 1. - P. 53. - URL: https://doi.org/10.1186/s 13244-021 -00991 -x

134. Gulsun, M. Evaluation of breast microcalcifications according to Breast Imaging Reporting and Data System criteria and Le Gal's classification. / Gulsun M., Demirkazik F.B., Ariyurek M. // Eur J Radiol. - 2003. - 47(3). - P. 227-231. - URL: https://doi.org/10.1016/s0720-048x(02)00181-x

135. Hassan, M.Q. miR-218 directs a Wnt signaling circuit to promote differentiation of osteoblasts and osteomimicry of metastatic cancer cells. / Hassan M.Q., Maeda Y., Taipaleenmaki H. et al. // J Biol Chem. - 2012. - 287(50). - P. 42084-42092. - URL: https://doi.org/10.1074/jbc.M112.377515

— 108 —

136. Henrot, P. Breast microcalcifications: The lesions in anatomical pathology. / Henrot P., Leroux A., Barlier C., Genin P. // Diagn Interv Imaging. - 2014. - 95(2).

- P. 141-152. - URL: https://doi.org/10.1016Zj.diii.2013.12.011

137. Hill, H. The cost-effectiveness of risk-stratified breast cancer screening in the UK. / Hill H., Kearns B., Pashayan N. et al. // Br J Cancer. - 2023. - 129(11). - P. 1801-1809. - URL: https://doi.org/10.1038/s41416-023-02461-1

138. Hoff, S.R. Challenges when comparing tomosynthesis and 2D mammography in breast cancer screening. // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 14761477. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11180-x

139. Horvat, J.V. Calcifications at digital breast tomosynthesis: Imaging features and biopsy techniques. / Horvat J.V., Keating D.M., Rodrigues-Duarte H. et al. // Radiographics. - 2019. - 39(2). - P. 307-318. - URL: https://doi.org/10.1148/rg.2019180124

140. Istomin, A. Galactography is not an obsolete investigation in the evaluation of pathological nipple discharge. / Istomin A., Joukainen S., Sutela A. et al. // PLoS One. - 2018. - Vol. 13, № 10. - Р. e0204326. - URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0204326

141. Itani, M. Mammography of breast calcification. / Itani M., Griffin A.T., Whitman G.J. // Imaging Med. - 2013. - 5(1). - P. 63-74.

142. Jonsson, H. Service screening with mammography of women aged 70-74 years in Sweden: effects on breast cancer mortality. / Jonsson H., Tornberg S., Nystrom L., Lenner P. // Cancer Detect Prev. - 2003. - 27(5). - P. 360-369. - URL: https://doi.org/10.1016/s0361 -090x(03)00131-4

143. Kanavou, T. In the era of personalized screening who can benefit more from screening with breast tomosynthesis? // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 163-165.

- URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11037-3

144. Keen, J.D. Utilization of Computer Aided Detection for Digital Screening Mammography in the United States, 2008 to 2016. / Keen J.D., Keen J.M., Keen J.E. // J Am Coll Radiol. - 2018. - Vol. 15, № 1. - Р. 44-48. - URL: https://doi.org/10.1016/jjacr.2017.08.033

— 109 —

145. Kim, H. Ultrafast sequence-based prediction model and nomogram to differentiate additional suspicious lesions on preoperative breast MRI. / Kim H., Chi S.A., Kim K. et al. // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 188-201. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10931-0

146. Kolchev, A.A. Cystic (including atypical) and solid breast lesion classification using the different features of quantitative ultrasound parametric images. / Kolchev A.A., Pasynkov D.V., Egoshin I.A. et al. // Int J Comput Assist Radiol Surg. - 2022. - 17(2). - P. 219-228. - URL: https://doi.org/10.1007/s11548-021-02522-x

147. Kolchev, A. YOLOv4-Based CNN Model versus Nested Contours Algorithm in the Suspicious Lesion Detection on the Mammography Image: A Direct Comparison in the Real Clinical Settings. / Kolchev A., Pasynkov D., Egoshin I. et al. // J Imaging. - 2022. - 8(4). - P. 88. - URL: https://doi.org/10.3390/jimaging8040088

148. Kriege, M. Efficacy of MRI and mammography for breast-cancer screening in women with a familial or genetic predisposition. / Kriege M., Brekelmans C.T., Boetes C. et al. // N Engl J Med. - 2004. - 351(5). - P. 427-437. - URL: https://doi.org/10.1056/NEJMoa031759

149. Lai, K.C. Linear breast calcifications. / Lai K.C., Slanetz P.J., Eisenberg R.L. // AJR Am J Roentgenol. - 2012. - 199(2). - P. W151-157. - URL: https://doi.org/10.2214/AJR.11.7153

150. Läng, K. Can artificial intelligence reduce the interval cancer rate in mammography screening? / Läng K., Hofvind S., Rodriguez-Ruiz A. // Eur Radiol. -2021. - Vol. 31, № 8. - P. 5940-5947. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-07686-3

151. Lara, de B.V. Breast calcifications: Management and pictorial review. / Lara de Bendahan V., Ramos Solis M.F., Amador Gil A. et al. // ECR 2014. - Poster number: C-0692.

152. Le Bihan, D. Fat-signal suppression in breast diffusion-weighted imaging: the Good, the Bad, and the Ugly. / Le Bihan D., Iima M. & Partridge S.C. // Eur

Radiol. - 2025. - 35. - P. 733-741. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10973-4

153. Lee, H. Clinical Utility of MicroPure US Imaging for Breast Microcalcifications. / Lee H., Kim S.H., Kang B.J., Lee J.M. // J Korean Soc Radiol. - 2022. - 83(4). - P. 876-886. DOI: 10.3348/jksr.2021.0082

154. Lee, S.H. Evaluation of Screening US-detected Breast Masses by Combined Use of Elastography and Color Doppler US with B-Mode US in Women with Dense Breasts: A Multicenter Prospective Study. / Lee S.H., Chung J., Choi H.Y. et al. // Radiology. - 2017. - Vol. 285, № 2. - P. 660-669. - URL: https: //doi.org/10.1148/radiol .2017162424

155. Li, S.Y. Radiomics based on ultrasound images for diagnosis of minimal breast cancer. J Clin Ultrasound. - 2023. - 51(9). - P. 1544-1545. - URL: https://doi.org/10.1002/jcu.23576

156. Li, T. Characteristics of Mammographic Breast Density and Associated Factors for Chinese Women: Results from an Automated Measurement. / Li T., Tang L., Gandomkar Z. // J Oncol. - 2019. - Vol. 2019. - P. 4910854. - URL: https://doi.org/10.1155/2019/4910854

157. Libesman, S. Interval breast cancer rates for tomosynthesis vs mammography population screening: a systematic review and meta-analysis of prospective studies. / Libesman S., Li T., Marinovich M.L. et al. // Eur Radiol. -2025. - 35. - P. 1478-1489. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11085-9

158. Loizidou, K. An Automated Breast Micro-Calcification Detection and Classification Technique Using Temporal Subtraction of Mammograms. / Loizidou K., Skouroumouni G., Nikolaou C., Pitris C. // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. - P. 52785-52795. - URL: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2980616

159. Margerie-Mellon, de C. Nonpalpable breast lesions: impact of a second-opinion review at a breast unit on BI-RADS classification. / Margerie-Mellon de C., Debry J.B., Dupont A. // Eur Radiol. - 2021. - Vol. 31, № 8. - P. 5913-5923. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-020-07664-1

— 111 —

160. Martin, E. Synchronous BI-RADS category 3 lesions detected by preoperative breast MRI in patients with breast cancer: may follow-up be adequate? / Martin E., Boudier J., Salleron J. // Eur Radiol. - 2021. - Vol. 31, № 12. - P. 94899498. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-07983-x

161. Masud, R. Computer-Aided Detection for Breast Cancer Screening in Clinical Settings: Scoping Review / Masud R., Al-Rei M., Lokker C. // JMIR Med Inform. - 2019. - Vol. 7, № 3. - P. e12660. - URL: https://doi.org/10.2196/12660

162. Mayo, R.C. Reduction of False-Positive Markings on Mammograms: a Retrospective Comparison Study Using an Artificial Intelligence-Based CAD. / Mayo R.C., Kent D.G., Sen L.C. et al. // J Digit Imaging. - 2019. - Vol. 32, № 4. - P. 618-624. - URL: https://doi.org/10.1007/s10278-018-0168-6

163. Menck, K. Tumor-derived microvesicles mediate human breast cancer invasion through differentially glycosylated EMMPRIN. / Menck K., Scharf C., Bleckmann A. et al. // J Mol Cell Biol. - 2015. - 7(2). - P. 143-153. - URL: https://doi.org/10.1093/jmcb/mju047

164. Mesurolle, B. Is there any added value to substitute the 2D digital MLO projection for a MLO tomosynthesis projection and its synthetic view when a 2D standard digital mammography is used in a one-stop-shop immediate reading mammography screening? / Mesurolle B., El Khoury M., Travade A. // Eur Radiol. -2021. - Vol. 31, № 12. - P. 9529-9539. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-07999-3

165. Miglioretti, D.L. Digital Breast Tomosynthesis: Radiologist Learning Curve. / Miglioretti D.L., Abraham L., Lee C.I. et al. // Radiology. - 2019. - Vol. 291, № 1. - P. 34-42. - URL: https://doi.org/10.1148/radiol.2019182305

166. Moiseev, D.A. Comparative analysis of the results of digital mammography data evaluation based on artificial intelligence "platform third opinion" and radiologists. / Moiseev D.A, Yusufov A.A, Maksimov D.A, Fomina E.E. // REJR. - 2024. - 14(4). - P. 41-56. DOI: 10.21569/2222-7415-2024-14-4-4156

— 112 —

167. Niroomandfam, B. Automatic breast mass detection in mammograms using density of wavelet coefficients and a patch-based CNN. / Niroomandfam B., Nikravanshalmani A., Khalilian M. // Int J Comput Assist Radiol Surg. - 2021. -Vol. 16, № 10. - P. 1805-1815. - URL: https://doi.org/10.1007/s11548-021-02443-9

168. Nissan, N. Asymmetric background parenchymal enhancement on contrast-enhanced mammography: associated factors, diagnostic workup, and clinical outcome. / Nissan N., Gluskin J., Ochoa-Albiztegui R.E. et al. // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 712-722. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10856-8

169. O'Grady, S. Microcalcifications in breast cancer: From pathophysiology to diagnosis and prognosis. / O'Grady S., Morgan M.P. // Biochim Biophys Acta Rev Cancer. - 2018. - 1869(2). - P. 310-320. - URL: https://doi.org/10.1016/j.bbcan.2018.04.006

170. Obeidat, R.F. Determinants of breast cancer screening mammography uptake: Results from Jordan population and family health survey. / Obeidat R.F., Lally R.M. // Indian J Cancer. - 2023. - 60(2). - P. 266-274. - URL: https://doi.org/10.4103/ijc.IJC_622_20

171. Oligane, H.C. Grouped amorphous calcifications at mammography: Frequently atypical but rarely associated with aggressive malignancy. / Oligane H.C., Berg W.A., Bandos A.I. et al. // Radiology. - 2018. - 288(3). - P. 671-679. - URL: https://doi.org/10.1148/radiol.2018172406

172. Oliveira, E.L. Vascular calcifications seen on mammography: an independent factor indicating coronary artery disease. / Oliveira E.L., Freitas-Junior R., Afiune-Neto A. et al. // Clinics (Sao Paulo). - 2009. - 64(8). - P. 763-767. -URL: https://doi.org/10.1590/S1807-59322009000800009.

173. Olsen, A.H. Breast cancer mortality in Norway after the introduction of mammography screening. / Olsen A.H., Lynge E., Njor S.H. et al. // Int J Cancer. -2013. - 132(1). - P. 208-214. - URL: https://doi.org/10.1002/ijc.27609

174. Onishi, N. Differentiation between subcentimeter carcinomas and benign lesions using kinetic parameters derived from ultrafast dynamic contrast-enhanced

breast MRI. / Onishi N., Sadinski M., Gibbs P. et al. // Eur Radiol. - 2020. - 30(2). -P. 756-766. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-019-06392-5

175. 0sterâs, B.H. Digital Mammography versus Breast Tomosynthesis: Impact of Breast Density on Diagnostic Performance in Population-based Screening. / 0sterâs B.H., Martinsen A.C.T., Gullien R., Skaane P. // Radiology. - 2019. - Vol. 2293, № 1. - P. 60-68. - URL: https://doi.org/10.1148/radiol.2019190425

176. Ou, W.C. Deep learning in breast radiology: current progress and future directions. / Ou W.C., Polat D., Dogan B.E. // Eur Radiol. - 2021. - Vol. 31, № 7. -P. 4872-4885. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-020-07640-9

177. Owen, T.A. Progressive development of the rat osteoblast phenotype in vitro: Reciprocal relationships in expression of genes associated with osteoblast proliferation and differentiation during formation of the bone extracellular matrix. / Owen T.A., Aronow M., Shalhoub V. et al. // J Cell Physiol. - 1990. - 143(3). - P. 420-430. - URL: https://doi.org/10.1002/jcp.1041430304

178. Panta, S. Role of Breast Ultrasonography in Adding Diagnostic Value in Case of Dense Breasts Detected by Mammography. / Panta S., Shahi R. R., Panta S. et al. // Med J Shree Birendra Hospital. - 2021. - Vol. 20, № 1. - P. 59-64. - URL: https://doi.org/10.3126/mjsbh.v20i1.31025

179. Parillo, M. Iodine-based contrast media in contrast-enhanced mammography and dedicated breast computed tomography: is it necessary to assess renal function in all outpatients to prevent contrast-induced acute kidney injury? / Parillo M., Mallio C.A., van der Molen A.J. et al. // Eur Radiol. - 2025. - 34. - P. 7580-7582. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10871-9

180. Payne, N.R. Breast density effect on the sensitivity of digital screening mammography in a UK cohort. / Payne N.R., Hickman S.E., Black R. et al. // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 177-187. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10951-w

181. Phi, X-A. Magnetic resonance imaging improves breast screening sensitivity in BRCA mutation carriers age >50 years: evidence from an individual patient data meta-analysis. / Phi X-A., Houssami N., Obdeijn I.M. et al. // J Clin

Oncol. - 2015. - 33(4). - P. 349-356. - URL: https://doi.org/10.1200/jc0.2014.56.6232

182. Román, M. Breast density, benign breast disease, and risk of breast cancer over time. / Román M., Louro J., Posso M. // Eur Radiol. - 2021. - Vol. 31, № 7. - P. 4839-4847. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-020-07490-5

183. Romeo, V. Clinical value of radiomics and machine learning in breast ultrasound: a multicenter study for differential diagnosis of benign and malignant lesions. / Romeo V., Cuocolo R., Apolito R. et al. // Eur Radiol. - 2021. - Vol. 31, № 12. - P. 9511-9519. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-08009-2

184. Saad, E.D. Disease-free survival as a surrogate for overall survival in patients with HER2-positive, early breast cancer in trials of adjuvant trastuzumab for up to 1 year: a systematic review and meta-analysis. / Saad E.D., Squifflet P., Burzykowski T. et al. // Lancet Oncol. - 2019. - Vol. 20, № 3. - P. 361-370. - URL: https://doi.org/10.1016/S1470-2045(18)30750-2

185. Saha, A. Raman spectroscopy: A real-time tool for identifying microcalcifications during stereotactic breast core needle biopsies. / Saha A., Barman I., Dingari N.C. et al. // Biomed Opt Express. - 2011. - 2(10). - P. 2792-2803. - URL: https://doi.org/10.1364/B0E.2.002792

186. Santos, F. New insights into the role of epithelial-mesenchymal transition during aging. / Santos F., Moreira C., Nóbrega-Pereira S., Bernardes de Jesus B. // Int J Mol Sci. - 2019. - 20(4). - P. 891. - URL: https://doi.org/10.3390/ijms20040891

187. Sartor, H. Mammographic features differ with body composition in women with breast cancer. / Sartor H., Sturesdotter L., Larsson A.M. et al. // Eur Radiol. -2025. - 35. - P. 151-159. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10937-8

188. Scimeca, M. Microcalcifications in breast cancer: An active phenomenon mediated by epithelial cells with mesenchymal characteristics. / Scimeca M., Giannini E., Antonacci C. et al. // BMC Cancer. - 2014. - 14. - P. 286. - URL: https://doi.org/10.1186/1471-2407-14-286

189. Scott, R. Elemental vs. phase composition of breast calcifications. / Scott R., Kendall C., Stone N. // Sci Rep. - 2017. - 7(1). - P. 136. - URL: https://doi.org/10.1038/s41598-017-00183-y

190. Sharma, T. A Molecular View of Pathological Microcalcification in Breast Cancer. / Sharma T., Radosevich J.A., Pachori G., Mandal C.C. // J Mammary Gland Biol Neoplasia. - 2016. - 21(1-2). - P. 25-40. - URL: https://doi.org/10.1007/s10911-015-9349-9

191. Shih, C. Transforming genes of carcinomas and neuroblastomas introduced into mouse fibroblasts. / Shih C., Padhy L.C., Murray M., Weinberg R.A. // Nature. -1981. - 290(5803). - P. 261-264. - URL: https://doi.org/10.1038/290261a0

192. Sickles, E.A. ACR BI-RADS Mammography. In: ACR BI-RADS Atlas, Breast Imaging Reporting and Data System. 5th Edition. / Sickles E.A., D'Orsi C.J., Bassett L.W. // American College of Radiology, Reston, VA. - 2013. - P. 134-136.

193. Skaane, P. Digital Mammography versus Digital Mammography Plus Tomosynthesis in Breast Cancer Screening: The Oslo Tomosynthesis Screening Trial. / Skaane P., Bandos A.I., Niklason L.T. et al. // Radiology. - 2019. - Vol. 291, № 1. - P. 23-30. - URL: https://doi.org/10.1148/radiol.2019182394

194. Sommer, A. Radiation exposure and screening yield by digital breast tomosynthesis compared to mammography: results of the TOSYMA Trial breast density related. / Sommer A., Weigel S., Hense H.W. et al. // Eur Radiol. - 2025. -35. - P. 166-176. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10847-9

195. Taylor-Phillips, S. Double Reading in Breast Cancer Screening: Cohort Evaluation in the CO-OPS Trial. / Taylor-Phillips S., Jenkinson D., Stinton C. et al. // Radiology. - 2018. - Vol. 287, № 3. - P. 749-757. - URL: https://doi.org/10.1148/radiol.2018171010

196. Thigpen, D. The Role of Ultrasound in Screening Dense Breasts-A Review of the Literature and Practical Solutions for Implementation. / Thigpen D., Kappler A., Brem R. // Diagnostics (Basel). - 2018. - Vol. 8, № 1. - P. 20. - URL: https://doi.org/10.3390/diagnostics8010020

— 116 —

197. Tiruneh, M. Survival and Predictors of Mortality among Breast Cancer Patients in Northwest Ethiopia: A Retrospective Cohort Study. / Tiruneh M., Tesfaw A., Tesfa D. // Cancer Manag Res. - 2021. - Vol. 13. - P. 9225-9234. - URL: https://doi.org/10.2147/CMAR.S339988

198. Vatteroni, G. Can structured integration of BI-RADS criteria by a clinical decision rule reduce the number of unnecessary biopsies in BI-RADS 4 lesions? A systematic review and meta-analysis. / Vatteroni G., Dietzel M. & Baltzer P.A.T. // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 1504-1513. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11274-6

199. Ward, W.H. Preoperative delays in the treatment of DCIS and the associated incidence of invasive breast cancer. / Ward W.H., DeMora L., Handorf E. et al. // Ann Surg Oncol. - 2020. - 27(2). - P. 386-396. - URL: https://doi.org/ 10.1245/s10434-019-07844-4

200. Weedon-Fekj^r, H. Modern mammography screening and breast cancer mortality: population study. / Weedon-Fekj^r H., Romundstad P.R., Vatten L.J. // BMJ. - 2014. - 348. - P. g3701. - URL: https://doi.org/10.1136/bmj.g3701

201. Wernli, K.J. Surveillance Breast MRI and Mammography: Comparison in Women with a Personal History of Breast Cancer. / Wernli K.J., Ichikawa L., Kerlikowske K. et al. // Radiology. - 2019. - Vol. 292, № 2. - P. 311-318. - URL: https://doi.org/10.1148/radiol.2019182475

202. Winkel, van S.L. Impact of artificial intelligence support on accuracy and reading time in breast tomosynthesis image interpretation: a multi-reader multi-case study. / Winkel van S.L., Rodriguez-Ruiz A., Appelman L. // Eur Radiol. - 2021. -Vol. 31, № 11. - P. 8682-8691. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-021-07992-w

203. Yaffe, M.J. Effect of Breast Screening Regimen on Breast Cancer Outcomes: A Modeling Study. / Yaffe M.J., Mainprize, J.G. // Curr. Oncol. - 2023. -Vol. 30, № 11. - P. 9475-9483. - URL: https://doi.org/10.3390/curroncol30110686

204. Yoon, J.H. Effect of training on ultrasonography (US) BI-RADS features for radiology residents: a multicenter study comparing performances after training. /

Yoon J.H., Lee H.S., Kim Y.M. et al. // Eur Radiol. - 2019. - Vol. 29, № 8. - P. 4468-4476. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-018-5934-9

205. Zhou, J. Breast lesions on MRI in mass and non-mass enhancement: Kaiser score and modified Kaiser score+ for readers of variable experience. / Zhou J., Liu H., Miao H. et al. // Eur Radiol. - 2025. - 35. - P. 140-150. - URL: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10922-1

206. Zhu, J.Y. Multimodal ultrasound features of breast cancers: correlation with molecular subtypes. / Zhu J.Y., He H.L., Jiang X.C. et al. // BMC Med Imaging. - 2023. - 23(1). - P. 57. - URL: https://doi.org/10.1186/s12880-023-00999-3