Amaç:
Mamografi memenin başlıca görüntüleme metodu olmasına rağmen, farklı patolojik bulguları saptamak için yapılan
toraks bilgisayarlı tomografilerde (BT) insidental benign ve malign meme
lezyonları saptanması giderek artmaktadır. Bu nedenle, bu lezyonların
saptanması ve doğru olarak tanımlanması önemlidir. Bu çalışmada, meme dışı
patolojilerin saptanması için yapılan BT'lerde meme lezyonlarının morfolojik özelliklerini
değerlendirmeyi amaçladık.
Gereç ve Yöntem:
2010-2018 tarihleri arasında hastanemizin patoloji bölümü veritabanı
araştırılarak histopatolojik tanısı olan
ve toraks BT çekimi yapılmış olan 20 malign ve 12 benign lezyon bulundu.
Benign gruba ultrasonografi ya da mamografide en az 2 yıllık takipte stabl
lezyonu bulunan ve toraks BT'si bulunan 8 hasta eklendi. Toraks BT'de 20
malign, 20 benign lezyonu olan 40 hasta retrospektif olarak incelendi. Meme
lezyonlarının morfolojik özellikleri, kontrastlanma paterni ve patolojik LAP
varlığı değerlendirildi.
Sonuçlar: Toraks
BT'de 20 malign lezyonun 19 (%95)'u, 20 benign lezyonun 19 (%95)'u tespit
edilmiştir. Malign lezyonların 18'i düzensiz, 1'i oval şekildeydi. Kitle
konturü ise 10'unda düzensiz, 8'inde spiküle, 1'inde ise düzgün sınırlıydı.
Benign lezyonların 13'ü oval, 4'ü yuvarlak, 2'si ise düzensiz şekilliydi. Kitle
konturu 14'ünde keskin, 4'ünde düzensiz, 1'inde ise spiküle idi. Malign
lezyonların tümünde, benign lezyonlarında ise 6 (%31,6)'sında kitle
kontrastlanması mevcuttu. Malignite tanılı 5 (%26,3) hastada aynı tarafta
malign görünümlü lenfadenopati tespit edildi. Benign tanılı hastalarda eşlik
eden patolojik görünümlü LAP saptanmadı.
Sonuç: BT'de
ortaya çıkan özellikler benign lezyonları malignlerden ayırt etmeye yardımcı
olabilir. Toraks BT'de insidental kontrastlanan meme lezyonunun düzensiz kontur
ve şekli, eşlik eden patolojik LAP'ının olması maligniteyi, düzgün kontur ve
şeklinin olması kitlede kontrast tutulumunun olmaması benigniteyi düşündürmelidir.
Introduction:
Despite the fact that mammography is the main imaging method, incidental benign
and malignant breast lesions are increasingly detected in thorax computerized
tomography (CT) to detect different pathologic findings. For this reason, it is
important that these lesions are identified and correctly identified. In this
study, we aimed to evaluate morphologic features of breast lesions in CT scans
for the detection of non-mammary pathologies.
Materials and Methods:
Between 2010 and 2018, 20 malignant and 12 benign lesions with histopathologic
diagnosis and thoracic CT scans were searched in the pathology department
database of our hospital. Eight patients with benign grouped ultrasonography or
mammography with at least 2 years follow-up stabl lesion and thorax CT were
included. Thirty patients with 20 malignant and 20 benign lesions on CT were
retrospectively reviewed. Morphologic features of breast lesions, contrast
pattern and pathological LAP were evaluated.
Discussion:
19 (95%) of 20 malignant lesions and 19 (95%) of 20 benign lesions were
detected in thorax CT. 18 of malignant lesions were irregular and 1 of them was
oval. The mass contour was irregular in 10, spicule in 8, and smooth in 1. 13
of benign lesions were oval, 4 were round, 2 were irregular. Mass contour was
sharp in 14, irregular in 4, and spicule in 1. Massive enhancement was present
in all malignant lesions and in 6 (31.6%) benign lesions. Malignant lymphadenopathy
(LAP) was diagnosed in 5 patients (26.3%). Patients with benign diagnoses were
not associated with pathologic LAP.
Conclusion:
The features of MDCT can help to differentiate benign lesions from
malignancies. The incidence of incidental enhancement breast lesion in thorax
CT is irregular contour and shape, accompanied by pathologic LAP malignancy,
smooth contour and shape, absence of mass contrast enhancement should suggest
benignity.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Klinik Tıp Bilimleri |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 18 Ocak 2019 |
Gönderilme Tarihi | 3 Eylül 2018 |
Kabul Tarihi | 28 Kasım 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 |