Рак молочной железы является одним из наиболее распространенных злокачественных новообразований, угрожающих здоровью и жизни женщин во всем мире. Фиброзно-железистая ткань молочной железы (fibroglandular tissue, FGT) — это компонент фоновой ткани молочной железы, отличающийся от жировой ткани. Ее количество, распределение и функциональное состояние не только влияют на видимость очагов, но и тесно связаны с скринингом рака молочной железы, стратификацией риска и оценкой эффективности лечения. Различные методы визуализации могут предоставлять дополнительную информацию о составе тканей, пространственном распределении и функциональной активности. Маммография в основном отражает соотношение FGT и эффект экранирования через плотность молочной железы и является наиболее зрелым методом оценки, однако наложение тканей в двухмерной проекции может снижать выявляемость очагов. Ультразвуковое исследование позволяет описать состав железистой ткани и сложность фонового эхосигнала, предоставляя дополнительную информацию о внутренних различиях плотной груди. Магнитно-резонансная томография (magnetic resonance imaging, MRI) может оценивать пространственное распределение FGT, кровоток и гормонально-зависимые функциональные состояния через количество фиброзно-железистой ткани и усиление фоновой ткани. Молекулярная визуализация молочной железы и позитронно-эмиссионная томография отражают захват фоновой ткани и метаболическую активность; в настоящее время эти методы находятся в стадии исследований. С развитием технологий искусственного интеллекта оценка FGT расширяется от визуальной градации к автоматическому количественному анализу и изучению образов. Существующие исследования в основном сосредоточены на автоматическом оценивании плотности груди, трехмерной сегментации всей груди и FGT в МРТ, количественной оценке усиления фоновой ткани, а также дальнейшем анализе текстуры, пространственного распределения и топологии. Исследования искусственного интеллекта в других методах визуализации находятся на ранних этапах, стандартизация и клиническая ценность требуют дальнейшей проверки. В данной статье рассмотрены текущие исследования и последние достижения по показателям, связанным с FGT, таким как плотность груди, состав железистой ткани на ультразвуке, количество фиброзно-железистой ткани на МРТ, усиление и захват фоновой ткани, с учетом методов количественного анализа искусственным интеллектом и клинических применений.

опухоли молочной железы;фиброзно-железистая ткань;усиление фоновой ткани;искусственный интеллект