Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Mély tanulási módszerek használata az automatizált emlő-ultrahang és a kézi ultrahangos képek elemzésére, az emlőrák diagnózisának, terápiás értékelésének és prognózis-előrejelzési modelljének felállítására.

Az emlőrák precíz diagnosztikai, terápiás értékelési és prognózis-előrejelzési modelljének felépítése és értékelése mesterséges intelligencia alapján

A tanulmány célja egy mély tanulási módszer alkalmazása az automatizált emlő ultrahang (ABUS) és a kézi ultrahang (HHUS) képek elemzésére, valamint az emlőrák diagnózisának, terápiás értékelésének és előrejelzési modelljének felállítására és értékelésére. A modell fontos referenciákat jelentene a további korai megelőzés, korai diagnózis és személyre szabott kezelés számára.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Toborzás

Körülmények

Részletes leírás

  1. Adatbázis létrehozása ABUS, HHUS és átfogó emlőképadatok, alapvető információk, klinikai kezelési információk, prognózis és gyógyító hatás információk gyűjtésével teljes emlőképi adatbázis készül.
  2. ABUS képek megjelölése Három orvos félautomata módszerrel keretezi be a képen a sérüléseket.
  3. A modell felépítése A mélytanulási módszerrel a megjelölt képek előfeldolgozása, elemzése és betanítása, végül pedig az emlőrák modelldiagnózisának, hatékonysági értékelésének és prognózis-előrejelzési modelljének elkészítése.
  4. A modell értékelése 1) Önellenőrzés: Elemezze az emlőrák-diagnosztikai modell érzékenységét, AUC-jét és a hamis pozitív számot minden ABUS köteten.

2) Hasonlítsa össze az érzékenységet, az AUC-t és a hamis pozitív számot egy kereskedelmi diagnosztikai modellel.

3) Számítógéppel segített diagnosztikai rendszerek szűrési és diagnosztikai hatékonyságának tesztelése prospektív vagy retrospektív vizsgálatokkal.

4) A neoadjuváns kemoterápia utáni elváltozások méretének és jellemzőinek elemzésével, valamint az OS és a DFS idő előrejelzésével a terápia értékelési és prognózis predikciós modelljét értékeltük.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Várható)

10000

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

    • Shaanxi
      • Xi'an, Shaanxi, Kína, 710000
        • Toborzás
        • The First Affiliated Hospital of Fourth Military Medical University

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

18 év és régebbi (FELNŐTT, OLDER_ADULT)

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Tanulmányozható nemek

Női

Mintavételi módszer

Valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

18 év feletti nőbetegek két országból (Kínából és Koreából).

Leírás

Bevételi kritériumok:

  1. 18 év feletti nőbetegek, akik fizikális vizsgálat vagy kezelés céljából érkeznek a két központba;
  2. Teljes alapinformációk és képadatok

Kizárási kritériumok:

  1. Nincsenek teljes ABUS- és HHUS-képadatok;
  2. A képminőség gyenge;
  3. Multifokális emlőrák esetén bizonytalan a korreláció a képen látható daganat és a posztoperatív patológiai vizsgálat között.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
rosszindulatú csoport
patológiával megerősített rosszindulatú elváltozásokkal rendelkező nők
Mély tanulási módszer alkalmazása az automatizált emlőultrahang és a kézi ultrahangos képek jellemzőinek elemzésére és kivonására
jóindulatú csoport
jóindulatú elváltozásokban szenvedő nők, akiket patológia igazolt vagy stabil a 2 évnél hosszabb követés során
Mély tanulási módszer alkalmazása az automatizált emlőultrahang és a kézi ultrahangos képek jellemzőinek elemzésére és kivonására
normál csoport
a nők normál képei vannak, több mint 2 év után
Mély tanulási módszer alkalmazása az automatizált emlőultrahang és a kézi ultrahangos képek jellemzőinek elemzésére és kivonására

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
érzékenység
Időkeret: 4 év
Korrigált-jelölt rosszindulatú elváltozások aránya a modell szerint
4 év
kötetenként hamis pozitív
Időkeret: 4 év
a nem korrigált-jelölt rosszindulatú elváltozások száma a modell szerint
4 év
görbe alatti terület
Időkeret: 4 év
a vevő működési jellemzői (ROC) görbe alatti terület százalékban (%)
4 év
teljes túlélési idő (OS).
Időkeret: legfeljebb 10 évig
Méri a rák diagnózisának dátumától a halálozás bármely okáig eltelt időt.
legfeljebb 10 évig
Betegségmentes túlélési idő (DFS).
Időkeret: legfeljebb 5 évig
Az az idő, ameddig a beteg a kezelés után mentes a betegség jeleitől és tüneteitől.
legfeljebb 5 évig

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (TÉNYLEGES)

2020. február 1.

Elsődleges befejezés (VÁRHATÓ)

2024. szeptember 1.

A tanulmány befejezése (VÁRHATÓ)

2024. szeptember 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2020. február 12.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2020. február 13.

Első közzététel (TÉNYLEGES)

2020. február 17.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (TÉNYLEGES)

2022. január 27.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2022. január 12.

Utolsó ellenőrzés

2022. január 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • AI-Breast-US

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

ELDÖNTETLEN

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Igen

az Egyesült Államokban gyártott és onnan exportált termék

Igen

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Klinikai vizsgálatok a Mellrák

Klinikai vizsgálatok a ABUS és HHUS

3
Iratkozz fel