Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Forskning og anvendelse af ultralyds intelligent diagnosesystem til ovariemasse

25. juli 2024 opdateret af: Zhejiang Provincial People's Hospital

Forskning i automatisk detektion af ovariemasse og intelligent hjælpediagnosesystem baseret på multimodale ultralydsbilleder

Forskning i automatisk detektion af ovariemasse og intelligent hjælpediagnosesystem baseret på multimodale ultralydsbilleder.

Studieoversigt

Status

Ikke rekrutterer endnu

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljeret beskrivelse

Efterforskerne havde til formål at udvikle et intelligent ultralydsdiagnosesystem for ovariemasse baseret på multimodale ultralydsbilleder.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Anslået)

100000

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

  • Barn
  • Voksen
  • Ældre voksen

Tager imod sunde frivillige

Ja

Prøveudtagningsmetode

Ikke-sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Ved gynækologisk ultralydsundersøgelse blev der fundet mindst én patient med vedvarende ovarietumor. Patienten gennemgik kirurgisk behandling og de histopatologiske resultater.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  1. Ved gynækologisk ultralydsundersøgelse blev der fundet mindst én patient med vedvarende ovarietumor.
  2. Patienten gennemgik kirurgisk behandling og de histopatologiske resultater.

Ekskluderingskriterier:

  1. Histopatologisk analyse bekræfter ikke-ovarietumor;
  2. Histopatologiske resultater er inkonklusive;
  3. Problemer med billedkvalitet: ovariemassen er ufuldstændig og viser ikke nogle omgivende væv (men massen er for stor til at udelukke fuldstændigt); billederne er alt for slørede, hvilket gør det vanskeligt at bestemme egenskaberne af ovariemassen (mulige årsager omfatter hardwarekvalitetsproblemer med ultralydsmaskinen, bevægelsessløring, fokuseringsproblemer, tilstedeværelse af tarmgas i patienten); gain-indstillinger gør det vanskeligt at bedømme æggestokkenes egenskaber (såsom lav kontrast, for mørke billeder eller mætning); tilstedeværelsen af ​​artefakter påvirker vurderingen af ​​ultralydskarakteristika for ovariemassen og bør udelukkes.

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte
Intervention / Behandling
Uddannelseskohorte
Træningskohorte bruges til at træne kunstig model baseret på multimodel ultralydsbilleder eller videoer.
Valideringskohorte
Valideringskohorte bruges til at validere kunstig model.
Diagnostisk test: Kunstig intelligens model
Brug af kunstig intelligens-modellen til at diagnosticere benigne, borderline og maligne ovariemasser.
Intern testkohorte
Intern testkohorte bruges til intern test af kunstig model.
Diagnostisk test: Kunstig intelligens model
Brug af kunstig intelligens-modellen til at diagnosticere benigne, borderline og maligne ovariemasser.
Ekstern testkohorte
Ekstern testkohorte bruges til intern test af kunstig model.
Diagnostisk test: Kunstig intelligens model
Brug af kunstig intelligens-modellen til at diagnosticere benigne, borderline og maligne ovariemasser.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Areal under kurven
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år
AUC (Area Under the Curve) er et almindeligt indeks, der bruges til at evaluere ydeevnen af ​​en binær klassifikationsmodel.
Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Følsomhed
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år
Sensitivitet refererer til testens evne til korrekt at identificere et positivt resultat hos en person, der rent faktisk har sygdommen. Det repræsenterer andelen af ​​tilfælde, hvor testen er i stand til at påvise en positiv for sygdommen
Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år

Andre resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Specificitet
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år
Specificitet refererer til testens evne til korrekt at identificere et negativt resultat hos en person, der faktisk ikke har sygdommen. Det repræsenterer andelen af ​​tilfælde, hvor sygdommen er negativ, som testen er i stand til at påvise.
Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år
Nøjagtighed
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år
Nøjagtighed refererer til, i hvilken grad resultaterne af den diagnostiske test stemmer overens med den faktiske situation
Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år
Positiv prædikativ værdi
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år
Positiv prædiktiv værdi angiver sandsynligheden for, at et testresultat vil være sandt, hvis det er positivt. Med andre ord repræsenterer det andelen af ​​individer, der er diagnosticeret som positive, når testresultatet er positivt, som rent faktisk har sygdommen
Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år
Negativ forudsigelsesværdi
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år
Negativ prædiktiv værdi refererer til sandsynligheden for, at hvis et testresultat er negativt, vil resultatet være sandt negativt. Det repræsenterer andelen af ​​personer, der er diagnosticeret som negative, når testresultaterne er negative, som virkelig er fri for sygdommen
Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Zhejiang Provincial People's Hospital

Samarbejdspartnere

The Affiliated Hospital of Qingdao University
Women's Hospital School Of Medicine Zhejiang University
The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University
Sichuan provincial maternity and child health care hospital
Aksu First People's Hospital

Efterforskere

  • Studiestol: Litao Sun, Professor, Zhejiang Provincial People's Hospital

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Anslået)

30. juli 2024

Primær færdiggørelse (Anslået)

30. juli 2029

Studieafslutning (Anslået)

30. juli 2029

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

18. juli 2024

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

25. juli 2024

Først opslået (Faktiske)

30. juli 2024

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

30. juli 2024

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

25. juli 2024

Sidst verificeret

1. juli 2024

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • KY2024053

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

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 .

Kliniske forsøg med Ovariale neoplasmer

Kliniske forsøg med Kunstig intelligens model

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

CROs by country

CROs in Israel

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Abonner