AI-forbedret analyse af brystdensitet og baggrundsparenchymal forbedring (BPE)
15. februar 2025 opdateret af: Graziella di Grezia, Link Campus University
Denne undersøgelse udvides med tidligere forskning, der undersøger sammenhængen mellem brysttæthed, baggrundsparenchymal forbedring (BPE) og alder i kontrastforbedret mammografi (CEM).
Ved at integrere kunstige intelligens (AI) -metodologier, herunder kunstige neurale netværk (ANN'er) og dybe læringsmodeller, sigter undersøgelsen mod at optimere nøjagtigheden af forudsigelser og validere forudgående fund opnået gennem flere lineære regression.
Studieoversigt
Status
Tilmelding efter invitation
Betingelser
Undersøgelsestype
Observationel
Tilmelding (Anslået)
213
Kontakter og lokationer
Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.
Studiesteder
-
-
-
Naples, Italien, 80138
- University of Campania Luigi Vanvitelli
-
-
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
- Voksen
- Ældre voksen
Tager imod sunde frivillige
Ingen
Prøveudtagningsmetode
Ikke-sandsynlighedsprøve
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
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 |
|---|
|
Patiens gennemgik CEM
|
Hvad måler undersøgelsen?
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
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
Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.
Sponsor
Samarbejdspartnere
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 (Faktiske)
1. maj 2022
Primær færdiggørelse (Faktiske)
30. juni 2023
Studieafslutning (Anslået)
1. februar 2025
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
15. februar 2025
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
15. februar 2025
Først opslået (Faktiske)
25. marts 2025
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
25. marts 2025
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
15. februar 2025
Sidst verificeret
1. februar 2025
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Andre undersøgelses-id-numre
- T_6_2025
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 .