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Artificial Intelligence Analysis for Magnetic Resonance Imaging in Screening and Diagnosis of Breast Cancer

7 de febrero de 2022 actualizado por: WangYi, Peking University People's Hospital

Peking University People's Hospital Radiology

Use Convolutional Neural Networks Analysis for Classification of Contrast-enhancing Lesions at Multiparametric Breast MRI. Build an abbreviated protocal, and investigate whether an abbreviated protocol was suitable for breast magnetic resonance imaging screening for breast mass in Chinese women, which can shorten the examination time and avoid enhanced imaging while ensuring the accuracy of the diagnosis.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Anticipado)

5000

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

  • Nombre: Yi Wang, doctor
  • Número de teléfono: 86+010-88325813
  • Correo electrónico: wangyi@pkuph.edu.cn

Ubicaciones de estudio

  • Porcelana
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Porcelana, 100044
        • Reclutamiento
        • Peking University People's Hospital
        • Contacto:

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Femenino

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Clinically symptomatic patients (defined as palpable masses, nipple discharge, asymmetric thickening or nodules, and abnormal skin changes according to the guidelines) should be examined by BMRI at the judgment of the clinician.

Descripción

Inclusion Criteria:

  • Patients with clinical symptoms (define as palpable mass, nipple discharge, asymmetric thickening or nodules, and abnormal skin changes)
  • Patients undergoing full sequence BMRI examination
  • Through the follow-up database, at least 6 months of follow-up results can be obtained to determine whether the diagnosis result is negative/benign/malignant; for patients who need pathological biopsy, the pathological biopsy results shall prevail to determine the lesion benign/malignant

Exclusion Criteria:

  • The breast had received radiotherapy, chemotherapy, biology and other treatments before BMRI.
  • There are contraindications for breast-enhanced MRI examinations such as allergy to contrast agents.
  • A prosthesis is implanted in the affected breast.
  • Patients during lactation or pregnancy

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
Clinically symptomatic patients
Clinically symptomatic patients (defined as palpable masses, nipple discharge, asymmetric thickening or nodules, and abnormal skin changes according to the guidelines) should be examined by BMRI at the judgment of the clinician.
Prueba de diagnóstico: MRI
undergoing enhanced MRI

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Breast Cancer Screening
Periodo de tiempo: 5 years
Compare the area under the curve of the deep learning model of the BMRI full sequence, contrast-enhanced and non-contrast-enhanced sequence in the diagnosis of breast cancer.
5 years

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
The accuracy of radiologists and deep learning models
Periodo de tiempo: 5 years
Under the conditions of BMRI full sequence, contrast-enhanced and non-contrast-enhanced sequences, compare the sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of breast tumor detection by radiologists and deep learning models.
5 years
Health economics
Periodo de tiempo: 5 years
Compare the examination time, reading time and cost of BMRI full sequence, contrast-enhanced and non-contrast-enhanced sequences.
5 years

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Patrocinador

Peking University People's Hospital

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Anticipado)

28 de febrero de 2022

Finalización primaria (Anticipado)

30 de septiembre de 2025

Finalización del estudio (Anticipado)

30 de septiembre de 2025

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

12 de septiembre de 2021

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

7 de febrero de 2022

Publicado por primera vez (Actual)

16 de febrero de 2022

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

16 de febrero de 2022

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

7 de febrero de 2022

Última verificación

1 de febrero de 2022

Más información

Términos relacionados con este estudio

Palabras clave

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • AI-BMRI-S

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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