Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Multicentric Study for External Validation of a Deep Learning Model for Mammographic Breast Density Categorization

19. srpna 2021 aktualizováno: Hospital Italiano de Buenos Aires
The correct categorization of breast density is essential to adapt the diagnostic examination to the needs of each patient. Assessment of breast density is performed visually by radiologists. Some authors have detected that this method involves considerable intra and interobserver variability. On the other hand, automated systems for measuring breast density are becoming more and more frequent. Machine learning is a domain of Artificial Intelligence, which comprises the process of developing systems with the ability to learn and make predictions using data. These systems are designed to aid healthcare professional decision making. In the present work, the multicenter study of external validation of a tool based on deep learning for the categorization of mammographic breast density is proposed.

Přehled studie

Postavení

Postavení

Označuje aktuální stav náboru nebo stav rozšířeného přístupu.
Zatím nenabíráme

Podmínky

Podmínky

Nemoc, porucha, syndrom, nemoc nebo zranění, které je studováno. Na webu ClinicalTrials.gov mohou podmínky zahrnovat i další problémy související se zdravím, jako je délka života, kvalita života a zdravotní rizika.

Detailní popis

The correct categorization of breast density is essential to adapt the diagnostic examination to the needs of each patient. Assessment of breast density is performed visually by radiologists. Some authors have detected that this method involves considerable intra and interobserver variability. On the other hand, automated systems for measuring breast density are becoming more and more frequent. Consequently, in clinical practice, breast density is reported from the assessment carried out by specialists with the support of these systems. But there are few studies about the use, concordance and perception of usefulness of professionals on these tools. A study carried out at the Hospital Italiano de Buenos Aires reported a moderate to almost perfect inter- and intra-observer agreement among radiologists and a moderate concordance between the categorization carried out by experts and that carried out by commercial software of a digital mammography machine. Machine learning is a domain of Artificial Intelligence, which comprises the process of developing systems with the ability to learn and make predictions using data. Once a system designed to aid healthcare professional decision making is developed, it must be validated. In 2019, an internal validation of a tool based on deep learning techniques was carried out for the automatic categorization of mammographic breast density. The tool reached a very good interobserver agreement, kappa = 0.64 (95% CI 0.58-0.69), when compared with the performance of the professionals. It reached a sensitivity of 83.2 (CI: 76.9-88.3) and a specificity of 88.4 (83.9-92.0.) In the present work, the multicenter study of external validation of a tool based on deep learning for the categorization of mammographic breast density is proposed. The evaluation of this tool will be carried out in two external institutions: Hospital Alemán and Fundación Científica del Sur.

Typ studie

Typ studie

Popisuje povahu klinické studie. Typy studií zahrnují intervenční studie (také nazývané klinické studie), observační studie (včetně registrů pacientů) a rozšířený přístup.
Pozorovací

Zápis (Očekávaný)

Zápis

Počet účastníků klinické studie. „Očekávaný“ zápis je cílový počet účastníků, které výzkumníci pro studii potřebují.
277

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní kontakt

Jméno a kontaktní údaje osoby, která může odpovědět na otázky týkající se registrace do klinické studie. Každé místo, kde se studie provádí, může mít také konkrétní kontakt, který může lépe odpovědět na tyto otázky.

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Kritéria způsobilosti

Klíčové požadavky, které musí lidé, kteří se chtějí zúčastnit klinické studie, splňovat nebo vlastnosti, které musí mít. Kritéria způsobilosti se skládají jak z kritérií pro zařazení (která jsou vyžadována pro účast osoby ve studii), tak z kritérií vyloučení (která brání osobě v účasti). Typy kritérií způsobilosti zahrnují, zda studie přijímá zdravé dobrovolníky, má požadavky na věk nebo věkovou skupinu nebo je omezena pohlavím.

Věk způsobilý ke studiu

  • Dítě
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ano

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

The unit of analysis will be the bilateral mammographic images with mediolateral oblique and craniocaudal views. The images selected for this study will be screening mammograms performed at Saint John's Cancer Institute. The institution will select the images according to the inclusion and exclusion criteria. The images will be extracted from the institutional database retrospectively and will be anonymized without any personal data, except for the age of the patient. These images will be stored in DICOM format, in a safe place with restricted access limited only to the investigation team.

Popis

Inclusion Criteria:

  • Mammograms included in the study should meet the following criteria:

    • Female patients of 40 years of age or more.
    • To have at least one screening mammography exam performed at Saint John's
    • Cancer Institute during the study period. These exams will be included regardless of the brand of the mammography equipment.
    • Mammograms should be performed with digital equipment.

Exclusion Criteria:

  • Mammograms with the following criteria will be excluded from the study:

    • Patients with gigantomastia, defined by the need for more than one image of each mammographic view (mediolateral oblique and craniocaudal) to evaluate the entire breast volume.
    • Patients with breast implants.
    • Patients with a history of breast surgery.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Primární výstupní opatření

V protokolu klinické studie je plánovaná výsledná míra, která je nejdůležitější pro hodnocení účinku intervence/léčby. Většina klinických studií má jedno primární měřítko výsledku, ale některé mají více než jedno.
Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Agreement between the majority report and Artemisia´s categorization of dense breasts/non-dense breasts
Časové okno: 2 months
The agreement between the CNN and the total of the professionals' categorizations will be calculated with the linear weighted kappa. To this end, the categories assigned by the professionals will be considered as only one observer in each one of the studies and they will be compared to those assigned by Artemisia for the same set of images.
2 months
Agreement between the majority report and Artemisia in each one of the four breast density categories
Časové okno: 2 months
For each one of the professionals involved in the study, the agreement with the CNN will be calculated with the linear weighted kappa coefficient. To this end, the categories assigned by the professionals will be considered as only one observer in each one of the studies and they will be compared to those assigned by Artemisia for the same set of images.
2 months

Sekundární výstupní opatření

Sekundární výstupní opatření

V protokolu klinické studie jde o plánované měřítko výsledku, které není tak důležité jako primární měřítko výsledku pro hodnocení účinku intervence, ale je stále zajímavé. Většina klinických studií má více než jedno sekundární měřítko výsledku.
Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Agreement between each observer and Artemisia´s categorization of dense breasts/non-dense breasts
Časové okno: 2 months
To this end, the categories assigned by the professionals will be considered as only one observer in each one of the studies and they will be compared to those assigned by Artemisia for the same set of images.
2 months
Agreement between each observer and Artemisia in each one of the four breast density categories
Časové okno: 2 months
For each one of the professionals involved in the study, the agreement with the CNN will be calculated with the linear weighted kappa coefficient. To this end, the categories assigned by the professionals will be considered as only one observer in each one of the studies and they will be compared to those assigned by Artemisia for the same set of images.
2 months
Agreement between each observer and the majority report in the categorization of dense breasts/non-dense breasts
Časové okno: 2 months
For each one of the professionals involved in the study, the agreement with the majority report will be calculated with the linear weighted kappa coefficient. To this end, the categories assigned by the professionals will be considered as only one observer in each one of the studies and they will be compared to those assigned by the majority report for the same set of images.
2 months
Agreement between each observer and the majority report in each one of the four breast density categories
Časové okno: 2 months
For each one of the professionals involved in the study, the agreement with the majority report will be calculated with the linear weighted kappa coefficient. To this end, the categories assigned by the professionals will be considered as only one observer in each one of the studies and they will be compared to those assigned by the majority report for the same set of images.
2 months

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Sponzor

Organizace nebo osoba, která iniciuje studii a která má autoritu a kontrolu nad studií.
Hospital Italiano de Buenos Aires

Vyšetřovatelé

Vyšetřovatelé

Výzkumník zapojený do klinické studie. Související pojmy zahrnují hlavní řešitel, dílčí řešitel, vedoucí studie, vedoucí studie a hlavní řešitel studie.
  • Vrchní vyšetřovatel: Daniel R Luna, MD, Hospital Italiano de Buenos Aires

Publikace a užitečné odkazy

Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.

Obecné publikace

Užitečné odkazy

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Očekávaný)

Začátek studia

Skutečné datum, kdy byl první účastník zařazen do klinické studie. „Očekávané“ datum zahájení studie je datum, o kterém si vědci myslí, že bude datem zahájení studie.
1. září 2021

Primární dokončení (Očekávaný)

Primární dokončení

Datum, kdy byl poslední účastník klinické studie vyšetřen nebo obdržel intervenci ke sběru konečných dat pro primární měření výsledku. Zda byla klinická studie ukončena podle protokolu nebo byla ukončena, toto datum neovlivňuje. U klinických studií s více než jedním primárním výstupním měřením s různými daty dokončení se tento termín vztahuje k datu, kdy je dokončen sběr dat pro všechna primární výsledná měření. „Očekávané“ datum primárního dokončení je datum, o kterém si vědci myslí, že bude primárním datem dokončení studie.
1. dubna 2022

Dokončení studie (Očekávaný)

Dokončení studie

Datum, kdy byl poslední účastník klinické studie vyšetřen nebo dostal intervenci/léčbu za účelem shromáždění konečných dat pro měření primárního výsledku, sekundárního měření výsledku a nežádoucí příhody (tj. poslední návštěva posledního účastníka). „Očekávané“ datum dokončení studie je datum, o kterém si vědci myslí, že bude datem dokončení studie.
1. července 2022

Termíny zápisu do studia

První předloženo

První předloženo

Datum, kdy zadavatel studie nebo zkoušející poprvé předložil záznam studie na ClinicalTrials.gov. Mezi prvním odeslaným datem a dostupností záznamu na ClinicalTrials.gov (první zveřejněné datum) je obvykle několik dní.
19. srpna 2021

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

Datum, kdy zadavatel studie nebo zkoušející poprvé předloží záznam studie, který je v souladu s kritérii kontroly kvality (QC) Národní lékařské knihovny (NLM). Sponzor nebo zkoušející může potřebovat revidovat a předložit záznam studie jednou nebo vícekrát, než budou splněna kritéria kontroly kontroly kvality NLM. Je odpovědností sponzora nebo zkoušejícího zajistit, aby byl záznam studie v souladu s kritérii kontroly kontroly kvality NLM.
19. srpna 2021

První zveřejněno (Aktuální)

První zveřejněno

Datum, kdy byl záznam studie poprvé k dispozici na webu ClinicalTrials.gov poté, co byla dokončena kontrola kontroly kvality (QC) National Library of Medicine (NLM). Mezi datem, kdy zadavatel studie nebo zkoušející předložil záznam studie, a prvním zveřejněným datem je typicky několik dní zpoždění.
25. srpna 2021

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

Poslední zveřejněná aktualizace

Nejnovější datum, kdy byly změny záznamu studie zpřístupněny na ClinicalTrials.gov. Mezi okamžikem, kdy byly změny odeslány na ClinicalTrials.gov sponzorem nebo zkoušejícím studie (datum poslední předložení aktualizace), a datem zveřejnění poslední aktualizace může nastat zpoždění.
25. srpna 2021

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

Nejnovější datum, kdy zadavatel studie nebo zkoušející předložil změny záznamu studie, které jsou v souladu s kritérii kontroly kvality (QC) National Library of Medicine (NLM). Je odpovědností sponzora nebo zkoušejícího zajistit, aby byl záznam studie v souladu s kritérii kontroly kontroly kvality NLM.
19. srpna 2021

Naposledy ověřeno

Naposledy ověřeno

Nejnovější datum, kdy zadavatel studie nebo zkoušející potvrdil informace o klinické studii na webu ClinicalTrials.gov jako přesné a aktuální. Pokud jde o studii s náborovým statusem náboru; ještě nenabírá nábor; nebo aktivní, nebyl nábor potvrzen během posledních 2 let, status náboru studie je uveden jako neznámý.
1. července 2021

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

Další identifikační čísla studie

Identifikátory nebo ID čísla jiná než číslo NCT, které klinické studii přiděluje zadavatel studie, financující subjekty nebo jiní. Tato čísla mohou zahrnovat jedinečné identifikátory z jiných registrů studií a čísla grantů National Institutes of Health.
  • 6077
  • 4927 (PRIISA)

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Nastavení souborů cookie

Používáme cookies, abychom zajistili, že vám poskytneme nejlepší zážitek z našich webových stránek. Pro více informací si pečlivě přečtěte naše Zásady ochrany osobních údajů a cookies. ...>>>Svou preference můžete kdykoli změnit nebo svůj souhlas odvolat odstraněním cookies z vašeho webu nebo počítače, jak je popsáno v zásadách. Přijměte to a vyberte své předvolby zaškrtnutím příslušných polí v části „Správa nastavení“ níže. Než budete pokračovat v používání jakékoli části tohoto webu, pozorně si prosím přečtěte naše Podmínky služby.
«Spravovat nastavení