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Development of Artificial Intelligence System for Detection and Diagnosis of Breast Lesion Using Mammography

24 luglio 2021 aggiornato da: Sun Ying-Shi, Peking University Cancer Hospital & Institute
This project aims to establish a comprehensive artificial intelligence system for detecting and qualitative diagnosing breast lesions. Mammary images will be used to construct a diagnosis method based on deep learning. The system is proposed to automatically analyze the type of mammary glands, automatically identify and mark all breast lesions on the mammography images, provide the malignancy probability judgment of the lesions, the BI-RADS classification and the clinical suggestion, and also automatically generate the structured diagnosis report.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

This is a multi-center study.The project contains a retrospective part(3000 samples anticipated) and a prospective part(7000 samples anticipated). In the retrospective part, investigators collected subjects with mammary images to design the deep learning method and construct a detective and diagnostic model for breast lesions. In the prospective part, investigators validate the accuracy of the constructed deep learning method, and established artificial intelligence system focusing on mammary diagnosis. Investigators will also explore the application pattern of the artificial intelligence system in clinical practice.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

5809

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

  • Cina
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Cina, 100142
        • Beijing Cancer Hospital
      • Beijing, Beijing, Cina
        • Beijing Chao Yang Women and Children's Health Hospital
      • Beijing, Beijing, Cina
        • Beijing Da Xing People's Hospital
      • Beijing, Beijing, Cina
        • Beijing Hang Tian Centre Hospital
      • Beijing, Beijing, Cina
        • Beijing Nan Jiao Cancer Hospital
      • Beijing, Beijing, Cina
        • Beijing Shi Jing Shan Hospital
      • Beijing, Beijing, Cina
        • Beijing Shun Yi Qu Hospital
      • Beijing, Beijing, Cina
        • Beijing Shun Yi Woman and Children Health Hospital

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Femmina

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Women with suspected Breast Lesion

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • the X-ray images of the breast were complete
  • the results of pathological diagnosis or more than 2 years of mammography follow-up were available
  • subject signs informed consent(this item was only for prospective study cases)

Exclusion Criteria:

  • there exists pathological diagnosis of breast lesions when receiving mammography
  • there lacks pathological diagnosis or 2 years of mammography follow-up
  • subject withdraws(this item was only for prospective study cases)

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
mammography group
women who receives mammography because of suspected breast lesion(s)
Test diagnostico: mammography
When a woman comes to the clinic to receive mammography. Then a radiologist will give a BI-RADS classification after reviewing the images. If a BI-RADS 4/5 is obtained, the woman will receive pathological biopsy to ensure there is a benign or malignant lesion. If a BI-RADS 3 is obtained, the woman will be followed up by a half-year interval until two year after the first mammography. At each follow up, she will receive mammography. If a BI-RADS 4/5 is obtained at follow up, she will receive pathological biopsy; if a BI-RADS 1/2/3 is obtained at follow up, she will be followed up by a half-year interval until two year. If a BI-RADS 1/2 is obtained at the first mammography, the woman will receive a second mammography after two year. During the study period, breast examination and results will be recorded for every subject. Radiologists will give the diagnosis with and without AI support.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
benign-malignant diagnosis accuracy
Lasso di tempo: from the first mammography to pathological result obtained(an average of 3 weeks if mammography BI-RADS 4 or 5 obtained)
the accuracy of the AI model, radiogist with AI support, radiologist alone for binary diagnosis of a benign or malignant breast lesion according to pathology. If either one mammography of BI-RADS 4/5 in the first examination or during the two year' follow up examination is obtained,a pathological examination is performed, the lesion is judged benign or malignant according to pathological results.
from the first mammography to pathological result obtained(an average of 3 weeks if mammography BI-RADS 4 or 5 obtained)
benign-malignant diagnosis accuracy
Lasso di tempo: from the first mammography to 2-year-after mammography
the accuracy of the AI model, radiogist with AI support, radiologist alone for binary diagnosis of a benign or malignant breast lesion according to follow up. If a 2-year mammography of BI-RADS 1/2/3 is obtained, the lesion is considered benign. If either one mammography of BI-RADS 4/5 during the two year is obtained,a pathological examination is performed to ensure the benign or malignant lesion
from the first mammography to 2-year-after mammography

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
lesion detection accuracy
Lasso di tempo: from the first mammography to radiologist diagnosis (within 3 days after the mammography taken)
the detection rate of the constructed deep learning method for detecting benign or malignant breast lesion according to radiologist's subjective diagnosis or follow up as reference. If a radiologist suggests existence of a lesion at the first mammography or at each follow-up mammography during the 2-year period, it is considered that a lesion exists
from the first mammography to radiologist diagnosis (within 3 days after the mammography taken)

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Peking University Cancer Hospital & Institute

Collaboratori

Peking University

Investigatori

  • Cattedra di studio: Ying-Shi Sun, Professor, Peking University Cancer Hospital & Institute

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

5 aprile 2018

Completamento primario (Effettivo)

4 maggio 2020

Completamento dello studio (Effettivo)

4 maggio 2020

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

17 aprile 2018

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

12 ottobre 2018

Primo Inserito (Effettivo)

17 ottobre 2018

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

27 luglio 2021

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

24 luglio 2021

Ultimo verificato

1 luglio 2021

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • BCA-AI

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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