Loading...
Маммографийн шинжилгээнд нас, бие болон хөхний морфологийн нөлөөллийг судлах асуудалд
Зохиогч
Он
2026 оны есдүгээр сарын 15
Төрөл
journal article
Journal
Эрүүл мэндийн шинжлэх ухаан
Volume
22
Issue
6
Start Page
228
End Page
232
ISSN
2959-6947
Хураангуй
Үндэслэл: Хэдийгээр хөхний нягтрал нь хөхний хорт хавдрын эрсдэл болон маммографид эмгэг голомт халхлагдах магадлалыг тодорхойлогч чухал хүчин зүйл болдог ч дангаараа хөхний дүрс оношилгооны фенотипийг бүрэн илэрхийлэхэд хангалтгүй. Нас, биеийн жингийн индекс (БЖИ), биеийн нийт өөхний хувь, хөхний хэмжээ, шахалтын үеийн хөхний зузаан (compressed breast density), эдийн тархалт болон нөхөн үржихүйн түүх зэрэг нь хөхний биологийн бүтэц төдийгүй, маммограм авах техникийн нөхцөлд нөлөөлдөг. Зорилго: Нас, БЖИ, биеийн бүтэц, хөхний өвөрмөц антропометр, нөхөн үржихүйн хүчин зүйл болон хүн амын онцлог маммографид хэрхэн нөлөөлдгийг нэгтгэн дүгнэх. Арга, аргачлал: Энэхүү тойм өгүүлэлд бид эдгээр хүчин зүйлс нь маммографийн харагдах байдал, эмгэг голомтын ялгарал, BI-RADS ангилал, дүрсний чанар, цацрагийн тун болон илрүүлгийн гүйцэтгэлтэй хэрхэн уялддаг талаарх нотолгоонуудыг PubMed/MEDLINE, Scopus, Embase, Web of Science зэрэг мэдээллийн санд 2000 оноос 2026 оны 8 дугаар сар хүртэлх хугацаанд бүртгэгдсэн судалгаануудад үндэслэн нэгтгэв. Үр дүн: Нас ахих, цэвэрших явцад хөхний нягтрал ерөнхийдөө буурдаг. Мөн БЖИ ихсэж, өөхөн эдийн эзлэхүүн нэмэгдсэнээр хөхний эдийн нягтрал багасна. Иймээс үнэмлэхүй хөхний булчирхайлаг, холбогч эдийн эзлэхүүнийг зөвхөн хувилсан нягтралаас шууд дүгнэх болохгүй. Шахалтын үеийн хөхний зузаан, хөхний эзлэхүүн зэрэг өвөрмөц хэмжигдэхүүнүүд нь байршуулалт, шахалт, цацрагийн өртөлт (экспозици), булчирхайд өгөгдөх дундаж тунд нөлөөлдөг тул эмнэлзүйн өндөр ач холбогдолтой мэдээлэл болдог. Азийн кохорт судалгаануудад нас болон биеийн хэмжээний чухал хамаарлуудыг баталдаг ч, хүн амзүйн хоорондын ялгаа өндөр байжээ. Өнөө үед хөхний дижитал томосинтез (Digital breast tomosynthesis, DBT) болон хиймэл оюун (Аrtificial intelligence, AI) нь нягтралын нэг ангиллаас олон хэмжээст фенотипжүүлэлт рүү шилжих боломжийг олгож байна. Цаашдын судалгаанд хувь хүнд тохирсон скрининг, тунгийн оновчлолыг сайжруулахын тулд DICOM-ын техникийн параметрүүд, стандартчилсан антропометри, тоон нягтрал болон гадаад баталгаажуулалттай AI мэдээллүүдийг нэгтгэх шаардлагатай байна. Дүгнэлт: Хөхний нягтрал дээр нас, биеийн бүтэц, хөхний орон зайн бүтэц, зураг авах параметрүүд болон баталгаажсан AI шинжүүдийг нэгтгэсэн олон хэмжээст загвар юм. Энэхүү хандлага нь биологийн тайлбар, тунгийн нарийвчлал, эрсдэлийн ангиллыг сайжруулж, нягтралын ганц хувь эсвэл BI-RADS ангилал хөхний фенотипийг бүрэн тодорхойлдог гэсэн өрөөсгөл ойлголтоос сэргийлэх боломжтой юм.
Background: Although breast density is an important determinant of breast cancer risk and the likelihood of masking pathological lesions on mammography, it is insufÏcient to fully characterize the breast imaging phenotype on its own. Age, body mass index (BMI), total body fat percentage, breast size, compressed breast thickness, tissue distribution, and reproductive history influence not only the biological composition of the breast but also the technical conditions of mammographic imaging. Aim: To synthesize the evidence on how age, BMI, body composition, breast-specific anthropometric characteristics, reproductive factors, and population-specific characteristics influence mammographic imaging. Materials and Methods: In this review, we synthesized evidence from studies indexed in PubMed/MEDLINE, Scopus, Embase, and Web of Science from 2000 through August 2026, focusing on the associations of these factors with mammographic appearance, lesion conspicuity, BI-RADS classification, image quality, radiation dose, and screening performance. Results: Breast density generally decreases with advancing age and during the menopausal transition. Increasing BMI and adipose tissue volume are also associated with lower breast tissue density. Therefore, the absolute volume of fibroglandular and connective tissue should not be inferred directly from percent breast density alone. Breast-specific parameters, particularly compressed breast thickness and breast volume, are clinically important because they influence positioning, compression, exposure parameters, and mean glandular dose. Studies in Asian cohorts have demonstrated significant associations between age, body size, and mammographic characteristics, although substantial inter-population differences have been reported. Advances in digital breast tomosynthesis (DBT) and artificial intelligence (AI) are enabling a transition from single-category breast density assessment toward multidimensional breast phenotyping. Future research should integrate DICOM technical parameters, standardized anthropometric measurements, quantitative breast density measures, and externally validated AI-derived features to improve personalized screening and radiation dose optimization. Conclusion: Breast imaging phenotype should be considered a multidimensional construct integrating breast density with age, body composition, breast spatial architecture, imaging parameters, and validated AI-derived features. This approach may improve biological interpretation, radiation dose estimation, and risk stratification while avoiding the oversimplification that a single breast-density percentage or BI-RADS density category can fully characterize the breast phenotype.
Нэмэлт мэдээлэл
Бүрэн эх: https://journal.mnums.edu.mn/index.php/emsu/article/view/1776
Эшлэл
П.Төгсжаргал, Г.Дариймаа, Ц.Эрдэмбилэг, С.Энэбиш, Д.Түвшинжаргал. Маммографийн шинжилгээнд нас, бие болон хөхний морфологийн нөлөөллийг судлах асуудалд. Эрүүл мэндийн шинжлэх ухаан. 2026;22(6):228-232.