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Diagnosevorhersagemodell für Brustgewebe mit dichter Dichte basierend auf Radiomics

31. August 2020 aktualisiert von: Yaping yang, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Entwicklung eines prädiktiven Modells für die präzise Diagnose künstlicher Intelligenz für Brustgewebe mit dichter Dichte auf der Grundlage von Radiomics

Es handelt sich um eine prospektive beobachtende Kohortenstudie an Patientinnen mit dichtem Brustgewebe. Die Studie basierte auf Radiomics und anderen klinisch-pathologischen Informationen von Patientinnen, um das Diagnosesystem für Brusterkrankungen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zu etablieren.

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

1000

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

  • China
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510120
        • Rekrutierung
        • Breast tumor center of Sun Yat-sen Memorial Hospital
        • Kontakt:
        • Unterermittler:
          • Herui Yao, Doctor
        • Unterermittler:
          • Chang Gong, Doctor
        • Unterermittler:
          • Yunfang Yu, Doctor
        • Unterermittler:
          • Yue Hu, Doctor
        • Unterermittler:
          • Junwei Li, Doctor

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre bis 80 Jahre (ERWACHSENE, OLDER_ADULT)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Weiblich

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

In unsere Studie wurden weibliche Patienten im Alter von 18 bis 80 Jahren aufgenommen, die im Sun Yat-sen Memorial Hospital diagnostiziert und behandelt wurden.

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

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
die Fläche unter der Kurve (AUC) des Vorhersagemodells
Zeitfenster: Follow-up für 2 Jahre für Einzelpersonen
Bewertung der Vorhersagegenauigkeit des radiomic-basierten und des klinisch-basierten Modells durch Verwendung der Betriebskennlinienanalyse (ROC) und Berechnung der Fläche unter den Kurven (AUC).
Follow-up für 2 Jahre für Einzelpersonen

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (ERWARTET)

1. September 2020

Primärer Abschluss (ERWARTET)

1. September 2020

Studienabschluss (ERWARTET)

1. September 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. August 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

31. August 2020

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

2. September 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

2. September 2020

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

31. August 2020

Zuletzt verifiziert

1. August 2020

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • SYSU_AI01

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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