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甲状腺結節の鑑別診断における超音波人工知能とエラストグラフィの応用

2019年3月23日 更新者:Xin-Wu Cui

超音波人工知能と超音波エラストグラフィーによる鑑別診断甲状腺結節の多施設共同研究

コンピュータ支援診断(CAD)技術「S-DetectTM」の応用により、超音波画像の定性的および定量的な自動分析が可能になり、客観的で再現性があり、より正確な診断結果が得られます。 弾性コントラスト係数 (ECI) 技術は、従来のひずみ弾性イメージング技術とは異なり、関心領域の弾性分布を評価できます。 この研究の目的は、良性および悪性の甲状腺結節に対する超音波 S-DetectTM 技術の鑑別診断価値を評価し、甲状腺結節の鑑別診断における超音波 S-DetectTM 技術とソノグラファーの一貫性を評価し、甲状腺結節の鑑別診断価値を探ることでした。良性および悪性の甲状腺結節用の Samsung 超音波 ECI テクノロジー。

調査の概要

状態

わからない

詳細な説明

甲状腺結節は、成人で最も一般的な結節性病変の 1 つであり、その発生率は増加しています。 臨床研究では、成人の約 10% ~ 15% に甲状腺結節があり、そのほとんどが良性結節であり、甲状腺結節のわずか 7% が悪性である傾向があることがわかっています。悪性。 甲状腺がんの発生率は年齢とともに増加します。 国立がん研究センターによると、2016 年には世界で約 64,300 人の甲状腺がんが新たに発生し、約 1,980 人が甲状腺がんで死亡しました。 甲状腺結節をタイムリーかつ正確に検出し、良性と悪性を区別することは、臨床治療の改善と患者の予後の改善にとって重要です。

S-Detect テクノロジーは、Samsung Medical Center が最近開発した甲状腺超音波用のコンピューター支援 (CAD) システムであり、甲状腺画像報告およびデータ システム (TI-RADS) の説明と最終評価に基づく形態学的分析を支援します。良性と悪性の甲状腺結節を識別する方法。

ECI 技術は、従来のひずみ弾性イメージング技術とは異なり、2 次元画像全体の弾性解析を実行します。 さらに、弾性比を測定する場合、結節に関心領域 (ROI) を配置するだけで済みます。 周辺領域の平均的な弾性と比較して、周囲の組織に対する質量の弾性率をより反映しています。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

2000

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Hubei
      • Wuhan、Hubei、中国、430030
        • 募集
        • Xin-Wu Cui
        • コンタクト:
        • コンタクト:

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年歳以上 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

大規模な三次病院に入院している甲状腺結節の患者

説明

包含基準:

  1. 超音波で甲状腺病変が検出された
  2. 18歳以上
  3. 今後の FNAB または手術
  4. インフォームドコンセントへの署名

除外基準:

  1. 超音波検査前に甲状腺病変の生検を受けた患者
  2. テスト運用にはご協力いただけません
  3. 妊娠中または授乳中の患者
  4. ネオアジュバント治療を受けていた患者。

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 観測モデル:ケースのみ
  • 時間の展望:見込みのある

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
甲状腺結節
-18歳以上で、1つ以上の乳房結節がある人、今後のFNABまたは手術であり、インフォームドコンセントに署名した人. テストに悪影響を与えたり、精神疾患、妊娠、超音波画像の品質の低下、甲状腺手術の既往など、他の候補者を脅かすことのない人または甲状腺生検、単純な嚢胞性結節、石灰化、過剰な塊または小さすぎる、S-DetectTM システムは腫瘍の境界を識別できず、基本的な情報は不完全です。
Samsung S-Detect および ECI テクノロジーによる病変の超音波診断

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
-病理学によって決定される良性または悪性の病変
時間枠:手術または生検の前に
手術標本からの良性または悪性病変の病理診断
手術または生検の前に
弾性比
時間枠:手術または生検の前に
ECI 値のクリア
手術または生検の前に

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2019年1月18日

一次修了 (予想される)

2020年1月18日

研究の完了 (予想される)

2020年3月18日

試験登録日

最初に提出

2019年3月21日

QC基準を満たした最初の提出物

2019年3月21日

最初の投稿 (実際)

2019年3月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2019年3月26日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2019年3月23日

最終確認日

2019年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

IPD プランの説明

参加者の個人情報のため非公開

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

はい

米国で製造され、米国から輸出された製品。

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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