Investigación y aplicación del sistema de diagnóstico inteligente por ultrasonidos para la masa ovárica
25 de julio de 2024 actualizado por: Zhejiang Provincial People's Hospital
Investigación sobre detección automática de masa ovárica y sistema inteligente de diagnóstico auxiliar basado en imágenes de ultrasonido multimodal
Investigación sobre detección automática de masa ovárica y sistema auxiliar de diagnóstico inteligente basado en imágenes de ecografía multimodal.
Descripción general del estudio
Estado
Aún no reclutando
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Los investigadores se propusieron desarrollar un sistema de diagnóstico inteligente por ultrasonidos para masas ováricas basado en imágenes de ultrasonido multimodal.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
100000
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: Yingnan Wu, Doctor
- Número de teléfono: 0086 19883106164
- Correo electrónico: litaosun1971@sina.com
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
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Durante la ecografía ginecológica se encontró al menos una paciente con tumor de ovario persistente.
La paciente fue sometida a tratamiento quirúrgico y resultados histopatológicos.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Durante la ecografía ginecológica se encontró al menos una paciente con tumor de ovario persistente.
- La paciente fue sometida a tratamiento quirúrgico y resultados histopatológicos.
Criterio de exclusión:
- El análisis histopatológico confirma tumor no ovárico;
- Los resultados histopatológicos no son concluyentes;
- Problemas con la calidad de la imagen: la masa ovárica está incompleta y no muestra algunos tejidos circundantes (pero la masa es demasiado grande para excluirla por completo); las imágenes son demasiado borrosas, lo que dificulta determinar las características de la masa ovárica (las posibles razones incluyen problemas de calidad del hardware de la máquina de ultrasonido, movimiento borroso, problemas de enfoque, presencia de gas intestinal en la paciente); los ajustes de ganancia dificultan juzgar las características de la masa ovárica (como bajo contraste, imágenes excesivamente oscuras o saturación); la presencia de artefactos afecta la evaluación de las características ecográficas de la masa ovárica y debe excluirse.
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 |
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Cohorte de entrenamiento
La cohorte de entrenamiento se utiliza para entrenar modelos artificiales basados en imágenes o videos de ultrasonido multimodelo.
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Cohorte de validación
La cohorte de validación se utiliza para validar el modelo artificial.
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Uso del modelo de inteligencia artificial para diagnosticar masas ováricas benignas, limítrofes y malignas.
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Cohorte de prueba interna
La cohorte de prueba interna se utiliza para probar internamente el modelo artificial.
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Uso del modelo de inteligencia artificial para diagnosticar masas ováricas benignas, limítrofes y malignas.
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Cohorte de prueba externa
La cohorte de prueba externa se utiliza para probar internamente el modelo artificial.
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Uso del modelo de inteligencia artificial para diagnosticar masas ováricas benignas, limítrofes y malignas.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Área bajo la curva
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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AUC (área bajo la curva) es un índice común que se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo de clasificación binaria.
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Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Sensibilidad
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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La sensibilidad se refiere a la capacidad de la prueba para identificar correctamente un resultado positivo en un individuo que realmente padece la enfermedad.
Representa la proporción de casos en los que la prueba es capaz de detectar un positivo para la enfermedad.
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Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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Otras medidas de resultado
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Especificidad
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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La especificidad se refiere a la capacidad de la prueba para identificar correctamente un resultado negativo en un individuo que en realidad no padece la enfermedad.
Representa la proporción de casos en los que la enfermedad es negativa que la prueba es capaz de detectar.
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Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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Exactitud
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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La precisión se refiere al grado en que los resultados de la prueba de diagnóstico son consistentes con la situación real.
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Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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Valor predicativo positivo
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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El valor predictivo positivo indica la probabilidad de que el resultado de una prueba sea verdadero si es positivo.
En otras palabras, representa la proporción de personas a las que se les diagnostica positivo cuando el resultado de la prueba es positivo y que realmente padecen la enfermedad.
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Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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Valor predictivo negativo
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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El valor predictivo negativo se refiere a la probabilidad de que si el resultado de una prueba es negativo, el resultado será verdadero negativo.
Representa la proporción de personas a las que se les diagnostica negativo cuando los resultados de la prueba son negativos y que realmente están libres de la enfermedad.
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Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Silla de estudio: Litao Sun, Professor, Zhejiang Provincial 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 (Estimado)
30 de julio de 2024
Finalización primaria (Estimado)
30 de julio de 2029
Finalización del estudio (Estimado)
30 de julio de 2029
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
18 de julio de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
25 de julio de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
30 de julio de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
30 de julio de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
25 de julio de 2024
Última verificación
1 de julio de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
- Neoplasias
- Neoplasias urogenitales
- Neoplasias por sitio
- Neoplasias Genitales Femeninas
- Enfermedades del sistema endocrino
- Enfermedades Ováricas
- Enfermedades anexiales
- Trastornos gonadales
- Neoplasias de glándulas endocrinas
- Enfermedades urogenitales femeninas
- Enfermedades urogenitales femeninas y complicaciones del embarazo
- Enfermedades urogenitales
- Enfermedades Genitales
- Enfermedades Genitales Femeninas
- Neoplasias Ováricas
Otros números de identificación del estudio
- KY2024053
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
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