El cáncer de mama es uno de los tumores malignos más comunes que amenazan la salud y la vida de las mujeres a nivel mundial. El tejido fibroglandular mamario (fibroglandular tissue, FGT) es un componente del parénquima mamario que se distingue del tejido graso; su cantidad, distribución y estado funcional relacionado no solo influyen en la visualización de lesiones, sino que también están estrechamente relacionados con el cribado del cáncer de mama, la estratificación de riesgos y la evaluación de la eficacia del tratamiento. Las diferentes modalidades de imagen pueden proporcionar información complementaria sobre la composición tisular, la distribución espacial y la actividad funcional. La mamografía refleja principalmente la proporción de FGT y su efecto de enmascaramiento a través de la densidad mamaria, siendo el método de evaluación más maduro actualmente, aunque la superposición tisular en la proyección bidimensional puede reducir la detección de lesiones. La ecografía puede describir la composición del tejido glandular y la complejidad del eco de fondo, proporcionando información adicional para comprender las diferencias internas en mamas densas. La resonancia magnética (magnetic resonance imaging, MRI) puede evaluar la distribución espacial del FGT, la perfusión sanguínea y el estado funcional relacionado con hormonas mediante la cantidad de tejido fibroglandular y el realce del parénquima de fondo. La imagen molecular mamaria y la tomografía por emisión de positrones pueden reflejar aún más la captación del parénquima de fondo y la actividad metabólica, aunque estas aplicaciones aún están en fase exploratoria. Con el desarrollo de la inteligencia artificial, la evaluación del FGT se está ampliando desde la clasificación visual hacia el análisis cuantitativo automatizado y la extracción de características radiológicas. Los estudios existentes se centran principalmente en la evaluación automática de la densidad mamaria, la segmentación tridimensional del seno completo y del FGT en MRI, y la cuantificación del realce del parénquima de fondo, ampliándose posteriormente al análisis de textura, distribución espacial y topología. La investigación en inteligencia artificial en otras modalidades de imagen todavía está en fase exploratoria, y su estandarización y valor clínico deben ser validados. Este artículo revisa el estado actual de la investigación y los avances más recientes en indicadores relacionados con el FGT, como la densidad mamaria, la composición del tejido glandular en ecografía, la cantidad de tejido fibroglandular en MRI, el realce y la captación del parénquima de fondo, combinados con métodos de análisis cuantitativo de inteligencia artificial y escenarios de aplicación clínica.

tumores mamarios;tejido fibroglandular;realce del parénquima de fondo;inteligencia artificial