Desarrollo de una herramienta de asistencia para el examen de mamas utilizando el principio del sensor ultrasónico

[Antecedentes] A este equipo de investigación le gustaría realizar este estudio basándose en la idea de que la sensibilidad de la palpación de los senos se puede mejorar alejándose de la palpación de los senos tradicional, que se realiza simplemente a mano, y utilizando equipos de examen auxiliares basados ​​en tecnología de sensores ultrasónicos. . En particular, nuestro equipo de investigación se centró en la forma de onda del ultrasonido en sí en lugar de las imágenes visuales obtenidas a través del dispositivo de ultrasonido. En la ecografía mamaria existente, el personal médico lee imágenes creadas mediante ultrasonido a partir de múltiples sensores para confirmar la posibilidad de cáncer de mama, y ​​esto se lee en función de las opiniones muy subjetivas del personal médico. Sin embargo, las formas de onda ultrasónicas adquiridas mediante ultrasonido pueden almacenar información sobre la forma de onda como datos y, por lo tanto, implementarse como valores objetivos.

[Diseño del estudio] Prospectivo, multiinstitucional

[Protocolo de estudio]

① Se aplicó un equipo de diagnóstico preoperatorio basado en sensores de ultrasonido a 200 pacientes con masa mamaria entre los pacientes ingresados ​​en el departamento de cirugía mamaria, y se obtuvieron prospectivamente datos de la señal de eco de ultrasonido generados por la masa.

② Para este propósito, el investigador utiliza un equipo que contiene un solo sensor de ultrasonido para escanear manualmente el área de lesión masiva y el área sin evidencia de enfermedad.

③ Rendimiento diagnóstico (juicio de presencia o ausencia de un tumor) de una herramienta de diagnóstico basada en tecnología de sensores de ultrasonido a través de un algoritmo de inteligencia artificial diseñado en base a una longitud de onda y frecuencia de ultrasonido optimizadas para la detección de masas.

[Objetivos]

1. Criterio de valoración principal Sensibilidad/especificidad/valor predictivo/precisión/predicción positiva y negativa del rendimiento diagnóstico
2. Criterio de valoración secundario Eficacia del algoritmo de inteligencia artificial