Anwendung von Deep-Learning und Ultraschall-Elastographie beim opportunistischen Screening von Brustkrebs
Eine multizentrische Studie zur Deep-Learning-Diagnose und Ultraschall-Elastographie beim opportunistischen Screening von Brustkrebs
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Beijing
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Beijing, Beijing, China, 100730
- Peking Union Medical College Hospital
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Frau über 18 Jahre;
- Hatte Brustläsionen durch Ultraschall festgestellt.
- Keine klinischen Symptome wie Brustwarzenausfluss, während Brustläsionen nicht tastbar waren.
- Brustoperation innerhalb einer Woche nach Ultraschalluntersuchung erhalten.
- Der Teilnahme an dieser Studie zugestimmt und Einverständniserklärung unterzeichnet.
Ausschlusskriterien:
- Patientinnen, die vor der Ultraschalluntersuchung eine Biopsie der Brustläsion erhalten hatten.
- Schwangere oder stillende Patientinnen.
- Patienten, die sich einer neoadjuvanten Behandlung unterzogen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Gutartige oder bösartige Läsionen, wie durch die Pathologie bestimmt
Zeitfenster: Von 2019.1.1 bis 2020.1.1
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Die pathologische Diagnose gutartiger oder bösartiger Läsionen aus OP-Proben
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Von 2019.1.1 bis 2020.1.1
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (TATSÄCHLICH)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (TATSÄCHLICH)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- S-detect 2019
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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