Research on the Whole-Process Intelligent Diagnosis and Treatment of Digital Breast Tomosynthesis Based on Deep Learning
19 de mayo de 2026 actualizado por: Yunnan Cancer Hospital
Research on the Whole-Process Intelligent Diagnosis and Treatment of Digital Breast Tomosynthesis Based on Deep Learning: Multicenter Retrospective and Prospective Validation
This study aims to construct a multi-task deep learning model system to mine deep features in DBT images, so as to achieve accurate detection of breast lesions, differential diagnosis of benign and malignant (especially for the challenging BI-RADS 4A category), prediction of molecular subtypes, and evaluation of neoadjuvant chemotherapy (NAC) efficacy, providing an imaging basis for precision medicine.
Descripción general del estudio
Estado
Aún no reclutando
Condiciones
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Estimado)
5000
Fase
- No aplica
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: Zhenhui LI
- Número de teléfono: 13698736132
- Correo electrónico: lizhenhui@kmmu.edu.cn
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Yu Xie
- Número de teléfono: 13708445492
- Correo electrónico: xieyu@kmmu.edu.cn
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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Descripción
Inclusion Criteria
- Female patients aged ≥ 18 years.
- Complete bilateral digital breast tomosynthesis (DBT) images available, including craniocaudal (CC) and mediolateral oblique (MLO) views.
- Confirmed pathological diagnosis (core needle biopsy or surgical resection) serving as the reference standard; or benign lesions with stable findings on follow-up for more than 2 years.
- (For the efficacy prediction subgroup) Patients who received complete neoadjuvant therapy and had postoperative pathological results.
2. Exclusion Criteria
- Poor image quality with severe artifacts that precluded reliable analysis.
- History of previous breast surgery or radiotherapy (except for the recurrence risk subgroup).
- Incomplete clinical or pathological data.
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
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: The application value of digital breast tomosynthesis in the accurate diagnosis of breast cancer
This study aims to construct a multi-task deep learning model system to mine deep features in DBT images, so as to achieve accurate detection of breast lesions, differential diagnosis of benign and malignant (especially for the challenging BI-RADS 4A category), prediction of molecular subtypes, and evaluation of neoadjuvant chemotherapy (NAC) efficacy, providing an imaging basis for precision medicine.
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The digital breast tomosynthesis is part of the standard treatment protocol.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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The accuracy of the multi-task deep learning-based intelligent diagnostic model in differentiating benign and malignant breast lesions on digital breast tomosynthesis (DBT) images.
Periodo de tiempo: 1day
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Taking surgical or puncture histopathological results as the gold standard, the accuracy of the multi-task deep learning-based intelligent diagnostic model in differentiating benign and malignant breast lesions on digital breast tomosynthesis (DBT) images was evaluated.
It focuses on challenging BI-RADS 4A lesions, covering retrospective multi-center validation sets and prospective multi-center validation sets to ensure the representativeness and rigor of the indicator.
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1day
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Director de estudio: Lianhua Ye, Ethics Committee of Yunnan Provincial Cancer 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)
20 de mayo de 2026
Finalización primaria (Estimado)
31 de diciembre de 2026
Finalización del estudio (Estimado)
30 de junio de 2029
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
27 de abril de 2026
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
19 de mayo de 2026
Publicado por primera vez (Actual)
22 de mayo de 2026
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
22 de mayo de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
19 de mayo de 2026
Última verificación
1 de mayo de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- KYLX2026-064
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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