Diagnosevorhersagemodell für Brustgewebe mit dichter Dichte basierend auf Radiomics
Entwicklung eines prädiktiven Modells für die präzise Diagnose künstlicher Intelligenz für Brustgewebe mit dichter Dichte auf der Grundlage von Radiomics
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Yaping Yang, Doctor
- Telefonnummer: 86020-34071145
- E-Mail: yangyap2@mail.sysu.edu.cn
Studienorte
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510120
- Rekrutierung
- Breast tumor center of Sun Yat-sen Memorial Hospital
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Kontakt:
- Yaping yang, Doctor
- Telefonnummer: 0086-020-34071145
- E-Mail: yangyap2@mail.sysu.edu.cn
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Unterermittler:
- Herui Yao, Doctor
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Unterermittler:
- Chang Gong, Doctor
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Unterermittler:
- Yunfang Yu, Doctor
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Unterermittler:
- Yue Hu, Doctor
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Unterermittler:
- Junwei Li, Doctor
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patientinnen mit dichtem Brustgewebe
- Es wurde eine digitale Brusttomosynthese durchgeführt
- Es wurde eine Ultraschalluntersuchung der Brust durchgeführt
- Es wurde eine pathologische Untersuchung der Brustläsionen durchgeführt
Ausschlusskriterien:
- Unvollständige klinisch-pathologische Daten
- Patientinnen mit Fettdrüsen der Brust
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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die Fläche unter der Kurve (AUC) des Vorhersagemodells
Zeitfenster: Follow-up für 2 Jahre für Einzelpersonen
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Bewertung der Vorhersagegenauigkeit des radiomic-basierten und des klinisch-basierten Modells durch Verwendung der Betriebskennlinienanalyse (ROC) und Berechnung der Fläche unter den Kurven (AUC).
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Follow-up für 2 Jahre für Einzelpersonen
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (ERWARTET)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (ERWARTET)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (ERWARTET)
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
- SYSU_AI01
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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