AI-forbedret analyse af brystdensitet og baggrundsparenchymal forbedring (BPE)
Studieoversigt
Status
Status
Betingelser
Betingelser
Undersøgelsestype
Undersøgelsestype
Tilmelding (Anslået)
Tilmelding
Kontakter og lokationer
Studiesteder
-
-
-
Naples, Italien, 80138
- University of Campania Luigi Vanvitelli
-
-
Deltagelseskriterier
Berettigelseskriterier
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
- Voksen
- Ældre voksen
Tager imod sunde frivillige
Prøveudtagningsmetode
Studiebefolkning
Kvinder i alderen 18 år og ældre, der gennemgik CEM til diagnosticerings- eller overvågningsformål.
Patienter med registrerede BPE-niveauer og BI-RADS brysttæthedsklassificering.
Relationsdatabase indeholdende strukturerede data til korrelationsmatrixanalyse og AI -modeluddannelse.
Beskrivelse
Patienter, der gennemgik CEM, mammografi og ultralyd mellem maj 2022 og juni 2023.
Tilgængelighed af BPE-vurdering, BI-RADS-densitetsklassificering og aldersdata.
Komplet datasæt tilgængeligt til statistisk og AI-baseret analyse.
Ekskluderingskriterier:
Patienter med forudgående brystkræftbehandling, der kunne ændre BPE.
Ufuldstændig billeddannelse eller manglende klassificeringsdata.
Kontraindikationer til kontrastforbedret billeddannelse.
Studieplan
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
Antal grupper/kohorter
Kohorter og interventioner
Gruppe / kohorteGruppe / kohorte |
|---|
|
Patiens gennemgik CEM
|
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Korrelation mellem brystdensitet, BPE og alder ved hjælp af AI-drevet analyse.
Tidsramme: Dataanalyse inden for 12 måneder efter afslutningen af undersøgelsen.
|
Evaluering af, om AI -modeller, inklusive neurale netværk, kan forbedre forudsigelsesnøjagtigheden for BPE -vurdering sammenlignet med konventionel multiple lineær regression.
|
Dataanalyse inden for 12 måneder efter afslutningen af undersøgelsen.
|
Sekundære resultatmål
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
AI-baseret optimering af brystdensitet og BPE-klassificering
Tidsramme: Inden for 12 måneder efter undersøgelsen af undersøgelsen
|
Evaluering af ydelsen af neurale netværk til at forudsige BPE -niveauer på tværs af forskellige brysttæthedskategorier.
|
Inden for 12 måneder efter undersøgelsen af undersøgelsen
|
|
Sammenlignende ydeevne af multiple lineære regression vs. AI -modeller.
Tidsramme: Inden for 12 måneder efter afslutningen af undersøgelsen.
|
Evaluering af nøjagtigheden af traditionelle statistiske metoder versus ANN-baserede forudsigelser ved at forklare varians i BPE-værdier.
|
Inden for 12 måneder efter afslutningen af undersøgelsen.
|
|
Gennemsnitlig firkantet fejl (MSE) og forklaret varians i forudsigelige modeller
Tidsramme: Inden for 12 måneder efter undersøgelsen af undersøgelsen
|
Analyse af fejlhastighederne og variansen forklaret ved forskellige AI -modeller sammenlignet med flere lineære regression.
|
Inden for 12 måneder efter undersøgelsen af undersøgelsen
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Sponsor
Sponsor
Samarbejdspartnere
Samarbejdspartnere
Datoer for undersøgelser
Studer store datoer
Studiestart (Faktiske)
Studiestart
Primær færdiggørelse (Faktiske)
Primær færdiggørelse
Studieafslutning (Anslået)
Studieafslutning
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
Først indsendt
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først opslået (Faktiske)
Først opslået
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
Sidste opdatering sendt
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidst verificeret
Sidst verificeret
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Andre undersøgelses-id-numre
Andre undersøgelses-id-numre
- T_6_2025
Plan for individuelle deltagerdata (IPD)
Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .