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

Artificial Intelligence Analysis for Magnetic Resonance Imaging in Screening and Diagnosis of Breast Cancer

7. února 2022 aktualizováno: WangYi, Peking University People's Hospital

Peking University People's Hospital Radiology

Use Convolutional Neural Networks Analysis for Classification of Contrast-enhancing Lesions at Multiparametric Breast MRI. Build an abbreviated protocal, and investigate whether an abbreviated protocol was suitable for breast magnetic resonance imaging screening for breast mass in Chinese women, which can shorten the examination time and avoid enhanced imaging while ensuring the accuracy of the diagnosis.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Očekávaný)

5000

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 místa

  • Čína
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Čína, 100044
        • Nábor
        • Peking University People's Hospital
        • Kontakt:

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

Věk způsobilý ke studiu

  • Dítě
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Pohlaví způsobilá ke studiu

Ženský

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Clinically symptomatic patients (defined as palpable masses, nipple discharge, asymmetric thickening or nodules, and abnormal skin changes according to the guidelines) should be examined by BMRI at the judgment of the clinician.

Popis

Inclusion Criteria:

  • Patients with clinical symptoms (define as palpable mass, nipple discharge, asymmetric thickening or nodules, and abnormal skin changes)
  • Patients undergoing full sequence BMRI examination
  • Through the follow-up database, at least 6 months of follow-up results can be obtained to determine whether the diagnosis result is negative/benign/malignant; for patients who need pathological biopsy, the pathological biopsy results shall prevail to determine the lesion benign/malignant

Exclusion Criteria:

  • The breast had received radiotherapy, chemotherapy, biology and other treatments before BMRI.
  • There are contraindications for breast-enhanced MRI examinations such as allergy to contrast agents.
  • A prosthesis is implanted in the affected breast.
  • Patients during lactation or pregnancy

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

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Clinically symptomatic patients
Clinically symptomatic patients (defined as palpable masses, nipple discharge, asymmetric thickening or nodules, and abnormal skin changes according to the guidelines) should be examined by BMRI at the judgment of the clinician.
Diagnostický test: MRI
undergoing enhanced MRI

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Breast Cancer Screening
Časové okno: 5 years
Compare the area under the curve of the deep learning model of the BMRI full sequence, contrast-enhanced and non-contrast-enhanced sequence in the diagnosis of breast cancer.
5 years

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
The accuracy of radiologists and deep learning models
Časové okno: 5 years
Under the conditions of BMRI full sequence, contrast-enhanced and non-contrast-enhanced sequences, compare the sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of breast tumor detection by radiologists and deep learning models.
5 years
Health economics
Časové okno: 5 years
Compare the examination time, reading time and cost of BMRI full sequence, contrast-enhanced and non-contrast-enhanced sequences.
5 years

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Peking University People's Hospital

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)

28. února 2022

Primární dokončení (Očekávaný)

30. září 2025

Dokončení studie (Očekávaný)

30. září 2025

Termíny zápisu do studia

První předloženo

12. září 2021

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

7. února 2022

První zveřejněno (Aktuální)

16. února 2022

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

16. února 2022

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

7. února 2022

Naposledy ověřeno

1. února 2022

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • AI-BMRI-S

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 .

Klinické studie na Novotvary prsu

Klinické studie na MRI

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Hong Kong

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit