乳がんの自動診断のための人工知能 (AICAMAMMELLA)
2023年5月12日 更新者：Regina Elena Cancer Institute
自動乳がん診断のためのデジタルトモシンセシス乳房画像分類のための人工知能アルゴリズムの研究
マンモグラフィーは、投影画像の下で組織が重なり合う 2 次元イメージング技術です。病変の上下に密な腺組織があると、病変の視認性が低下する可能性があります。
問題は、得られた画像の解釈にある可能性があり、これにより第 1 段階のがんを視覚化できなくなり、健康な人には存在しない病状 (偽陽性) が診断される可能性が高くなります。 乳房デジタルトモシンセシス (DBT) と呼ばれるほぼ 3 次元のイメージング技術の導入により、ほとんどの制限が克服されます。 過去 5 年間で、人工知能 (AI) に基づく画像解析手法も乳がんの検出に大量に導入されました。 この研究は人工知能に基づいた前向き観察研究であり、そのメールの目標は病変を識別する方法を開発することです。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
200
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。
研究連絡先
- 名前：Valeria Landoni
- 電話番号：+39 06 52665602
- メール：valeria.landoni@ifo.it
研究場所
-
-
-
Napoli、イタリア、80138
- 募集
- Università Degli Studi Di Napoli Federico Ii
-
コンタクト：
- Giovanni Mettivier
-
Rome、イタリア、00144
- 募集
- "Regina Elena" National Cancer Institute
-
-
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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
マンモグラフィーを受ける女性
説明
包含基準:
- マンモグラフィー診断検査のために Regina Elena を紹介する患者
- インフォームドコンセント
除外基準:
- プロテーゼの存在、アーチファクト、研究に基づく乳房介入における研究の結果
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 |
|---|---|---|
|
病変を検出する人工知能システム
時間枠：12ヶ月
|
病変の検出は、乳房の密度、症例タイプ、BIRADS 評価カテゴリー、マンモグラフィーの外観、悪性病変のサイズおよび病理学的プロファイルに基づいて行われます。
|
12ヶ月
|
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10月20日
一次修了 (実際)
2022年11月25日
研究の完了 (予想される)
2023年12月31日
試験登録日
最初に提出
2023年3月28日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年5月12日
最初の投稿 (実際)
2023年5月15日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年5月15日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年5月12日
最終確認日
2023年3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。