ディープラーニング手法を使用して、自動化された乳房超音波画像とハンドヘルド超音波画像を分析し、乳がんの診断、治療評価、および予後予測モデルを確立します。
2022年1月12日 更新者：Song Hongping、The First Affiliated Hospital of the Fourth Military Medical University
人工知能に基づく乳がんの正確な診断、治療評価、予後予測モデルの構築と評価
この研究の目的は、ディープラーニング手法を使用して、自動乳房超音波 (ABUS) およびハンドヘルド超音波 (HHUS) 画像を分析し、乳がんの診断、治療評価、および予後予測モデルを確立および評価することです。
このモデルは、さらなる早期予防、早期診断、および個別化された治療のための重要な参考資料を提供します。
調査の概要
詳細な説明
- データベースの確立 ABUS、HHUS および包括的な乳房画像データ、必須情報、臨床治療情報、予後、および治療効果情報を収集することにより、完全な乳房画像データベースが構築されます。
- ABUS 画像のマーキング 3 人の医師が半自動方式を使用して、画像上の病変をフレーミングします。
- モデルの構築 深層学習手法を使用して、マークされた画像を前処理、分析、トレーニングし、最終的に乳がんのモデル診断、有効性評価、および予後予測モデルを取得します。
- モデルの評価 1）自己検証： 乳がん診断モデルの感度、AUC、各 ABUS ボリュームの偽陽性数を分析します。
2) 感度、AUC、および偽陽性数を市販の診断モデルと比較しました。
3)前向き研究または遡及的研究を通じて、コンピュータ支援診断システムのスクリーニングと診断の有効性をテストする。
4)ネオアジュバント化学療法後の病変の大きさと特徴を解析し、OSとDFS時間を予測することにより、治療評価と予後予測モデルを評価した。
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
10000
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
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-
Shaanxi
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Xi'an、Shaanxi、中国、710000
- 募集
- The First Affiliated Hospital of Fourth Military Medical University
-
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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 (アダルト、OLDER_ADULT)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
女性
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
2か国（中国と韓国）からの18歳以上の女性患者。
説明
包含基準:
- 身体検査または治療のために 2 つのセンターに来る 18 歳以上の女性患者。
- 完全な基本情報と画像データ
除外基準:
- 完全な ABUS および HHUS 画像データはありません。
- 画質が悪い。
- 多巣性乳がんでは、画像の腫瘍と術後の病理検査との相関関係は不明です。
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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悪性グループ
病理学により悪性病変が確認された女性
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自動化された乳房超音波画像とハンドヘルド超音波画像の特徴を分析および抽出するための深層学習手法の使用
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良性グループ
病理学によって確認された良性病変または2年以上の追跡調査で安定している女性
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自動化された乳房超音波画像とハンドヘルド超音波画像の特徴を分析および抽出するための深層学習手法の使用
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通常のグループ
女性の画像は正常で、追跡期間が 2 年を超える
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自動化された乳房超音波画像とハンドヘルド超音波画像の特徴を分析および抽出するための深層学習手法の使用
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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 |
|---|---|---|
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感度
時間枠：4年
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モデルによる修正マーク付き悪性病変の割合
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4年
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ボリュームごとの偽陽性
時間枠：4年
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モデルによる未修正の悪性病変の数
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4年
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曲線下面積
時間枠：4年
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受信者動作特性 (ROC) 曲線下の面積 (%)
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4年
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全生存（OS）時間
時間枠：最長10年
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これは、がんの診断日から何らかの死因までの時間を測定します。
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最長10年
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無病生存期間 (DFS) 時間
時間枠：最長5年
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治療後、患者が病気の徴候や症状から解放される時間。
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最長5年
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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。
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)
2020年2月1日
一次修了 (予期された)
2024年9月1日
研究の完了 (予期された)
2024年9月1日
試験登録日
最初に提出
2020年2月12日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年2月13日
最初の投稿 (実際)
2020年2月17日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年1月27日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年1月12日
最終確認日
2022年1月1日
詳しくは
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。