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Künstliche Intelligenz zur automatisierten Diagnose von Brustkrebs (AICAMAMMELLA)

12. Mai 2023 aktualisiert von: Regina Elena Cancer Institute

Untersuchung eines Algorithmus der künstlichen Intelligenz zur Klassifizierung digitaler Tomosynthese-Brustbilder für die automatisierte Brustkrebsdiagnose

Die Mammographie ist eine zweidimensionale Bildgebungstechnik, bei der sich die Gewebe unter dem projektiven Bild überlappen. Dichtes Drüsengewebe oberhalb oder unterhalb der Läsion kann die Sichtbarkeit der Läsion beeinträchtigen.

Das Problem könnte in der Interpretation des erhaltenen Bildes liegen, was dazu führen kann, dass ein Krebs im ersten Stadium nicht sichtbar ist und die Wahrscheinlichkeit steigt, dass bei einem gesunden Menschen eine Pathologie diagnostiziert wird, die nicht vorhanden ist (falsch positiv). Die Einführung einer nahezu dreidimensionalen Bildgebungstechnik namens Brust-Digital-Tomosynthese (DBT) kann die meisten Einschränkungen überwinden. In den letzten 5 Jahren wurden Bildanalysemethoden auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) auch in der Brustkrebserkennung massiv eingeführt. Bei der Studie handelt es sich um eine prospektive Beobachtungsstudie auf Basis künstlicher Intelligenz, deren Ziel die Entwicklung einer Methode zur Identifizierung einer Läsion ist.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

200

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • Italien
      • Napoli, Italien, 80138
        • Rekrutierung
        • Università Degli Studi Di Napoli Federico Ii
        • Kontakt:
          • Giovanni Mettivier
      • Rome, Italien, 00144
        • Rekrutierung
        • "Regina Elena" National Cancer Institute

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Frauen, die sich einer Mammographie unterziehen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Patienten, die sich für diagnostische Mammographietests an die Regina Elena wenden
  • Einverständniserklärung

Ausschlusskriterien:

  • Vorhandensein von Prothesen, Artefakte, Ergebnisse einer Studie bei der Brustintervention im Rahmen der Studie

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
Künstliches Intelligenzsystem zur Erkennung einer Läsion
Zeitfenster: 12 Monate
Die Erkennung von Läsionen basiert auf der Brustdichte, dem Falltyp, den BIRADS-Bewertungskategorien, dem mammografischen Erscheinungsbild, der Größe und dem pathologischen Profil bösartiger Läsionen
12 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Regina Elena Cancer Institute

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 (Tatsächlich)

20. Oktober 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

25. November 2022

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

28. März 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

12. Mai 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

15. Mai 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

15. Mai 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

12. Mai 2023

Zuletzt verifiziert

1. März 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • RS1414/20

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

UNENTSCHIEDEN

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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