ラジオミクスに基づく高密度乳房組織の診断予測モデル
2020年8月31日 更新者：Yaping yang、Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
ラジオミクスに基づく高密度乳房組織の人工知能精密診断予測モデルの開発
これは、乳房組織が密な患者の前向き観察コホート研究です。
この研究は、人工知能を使用して乳房疾患の診断システムを確立するために、患者のラジオミクスおよびその他の臨床病理学的情報に基づいていました。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
1000
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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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510120
- 募集
- Breast tumor center of Sun Yat-sen Memorial Hospital
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コンタクト：
- Yaping yang, Doctor
- 電話番号：0086-020-34071145
- メール：yangyap2@mail.sysu.edu.cn
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副調査官：
- Herui Yao, Doctor
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副調査官：
- Chang Gong, Doctor
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副調査官：
- Yunfang Yu, Doctor
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副調査官：
- Yue Hu, Doctor
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副調査官：
- Junwei Li, Doctor
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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～80年 (アダルト、OLDER_ADULT)
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
女性
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
孫文記念病院で診断および治療を受けた 18 ～ 80 歳の女性患者が調査に含まれました。
説明
包含基準:
- 乳腺密度が高い女性患者
- デジタルブレストトモシンセシスを行いました
- 乳房超音波検査を行いました
- 乳房病変の病理学的検査が行われた
除外基準:
- 不完全な臨床病理学的データ
- 乳房脂肪腺の女性患者
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
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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予測モデルの曲線下面積 (AUC)
時間枠：個人の2年間のフォローアップ
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動作特性曲線 (ROC) 分析を使用し、曲線下面積 (AUC) を計算することにより、放射性ベースおよび臨床ベースのモデルの予測精度を評価します。
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個人の2年間のフォローアップ
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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 (予期された)
2020年9月1日
一次修了 (予期された)
2020年9月1日
研究の完了 (予期された)
2020年9月1日
試験登録日
最初に提出
2020年8月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年8月31日
最初の投稿 (実際)
2020年9月2日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年9月2日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年8月31日
最終確認日
2020年8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。