Intelligence artificielle pour le diagnostic automatisé du cancer du sein (AICAMAMMELLA)
Étude d'un algorithme d'intelligence artificielle pour la classification des images mammaires de tomosynthèse numérique pour le diagnostic automatisé du cancer du sein
La mammographie est une technique d'imagerie bidimensionnelle qui implique le chevauchement des tissus sous l'image projective ; un tissu glandulaire dense au-dessus ou au-dessous de la lésion peut réduire la visibilité de la lésion.
Le problème pourrait être l'interprétation de l'image obtenue qui peut conduire à l'incapacité de visualiser un premier stade de cancer et la probabilité qu'une personne en bonne santé soit diagnostiquée d'une pathologie qui n'est pas présente (faux positif). L'introduction d'une technique d'imagerie presque tridimensionnelle appelée tomosynthèse numérique du sein (DBT) peut surmonter la plupart des limitations. Au cours des 5 dernières années, des méthodes d'analyse d'images basées sur l'Intelligence Artificielle (IA) ont également été massivement introduites dans la détection du cancer du sein. L'étude est une étude observationnelle prospective basée sur l'Intelligence Artificielle dont l'objectif mail est de développer une méthode pour identifier une lésion.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Valeria Landoni
- Numéro de téléphone: +39 06 52665602
- E-mail: valeria.landoni@ifo.it
Lieux d'étude
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Napoli, Italie, 80138
- Recrutement
- Università Degli Studi Di Napoli Federico Ii
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Contact:
- Giovanni Mettivier
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Rome, Italie, 00144
- Recrutement
- "Regina Elena" National Cancer Institute
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Patients qui se réfèrent au Regina Elena pour des tests de mammographie diagnostique
- Consentement éclairé
Critère d'exclusion:
- présence de prothèses, artefacts, résultats d'une étude dans l'intervention mammaire faisant l'objet de l'étude
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Système d'Intelligence Artificielle pour détecter une lésion
Délai: 12 mois
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La détection des lésions est basée sur la densité mammaire, le type de cas, les catégories d'évaluation BIRADS, l'aspect mammographique, la taille et le profil pathologique des lésions malignes
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12 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Anticipé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- RS1414/20
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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