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향상된 인공 지능 유방 MRI 해석 시스템 (IntelliScan)

2019년 2월 5일 업데이트: Jamil Kanfoud

유방 병변이 있는 20세 이상 여성의 향상된 인공 지능 유방 MRI 해석 시스템을 평가하기 위한 비교 단일 센터 연구

유방 MR 이미지의 해석은 매우 시간이 많이 걸리는 과정이며 유방 방사선 전문의에게 큰 부담이 됩니다. 이 프로젝트는 방사선 전문의의 진단을 돕기 위해 유방 MR 이미지를 자동으로 해석할 수 있는 시스템을 개발하여 이러한 의료 문제를 해결하는 기술 솔루션을 개발하는 것을 목표로 합니다.

연구 개요

상태

알려지지 않은

정황

개입 / 치료

상세 설명

유방암은 전 세계적으로 여성에게 가장 흔한 유형의 암으로, 2015년에 약 170만 건의 새로운 사례가 진단되었습니다. 영국에서는 유방암 5건 중 1건이 사망에 이릅니다. IntelliScan 프로젝트는 중요한 의료 문제를 해결하는 기술 솔루션을 개발하는 것을 목표로 합니다. IntelliScan은 잠재적인 유방암을 식별하기 위해 자동으로 유방 MR 이미지를 해석할 수 있는 소프트웨어 시스템을 개발할 것입니다.

정기적인 유방 MRI 검사는 유방암 발병 위험이 높은 20세 이상의 여성에게 제공됩니다. MR 이미지 시퀀스는 방사선 전문의에게 많은 양의 정보를 제공하며 이미지 해석은 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스입니다. MRI 검사로 제공되는 데이터의 양과 함께 MRI 검사를 받을 자격이 있는 많은 여성은 의료 시스템에 큰 부담을 줍니다. 따라서 이 프로세스의 자동화는 이러한 부담을 크게 덜어주고 보다 정확한 진단을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이 첫 번째 연구에서는 시스템의 사용자 인터페이스와 알고리즘이 기존 MRI 스캔을 사용하여 개발됩니다. 알려진 유방 기형이 있는 기존 MRI 스캔은 알고리즘의 의사결정 기반을 개발하는 데 사용될 것입니다. 그런 다음 가능한 이상에 대한 정보 없이 기존 MRI 스캔을 사용하여 시스템을 테스트하고 결과를 현재 사용 중인 소프트웨어 시스템의 결과와 비교합니다. 또한 시스템 사용자 인터페이스의 사용자 친화성도 평가됩니다.

연구 유형

중재적

등록 (예상)

1526

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

20년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

여성

설명

포함 기준:

  • 유방 MRI 스캔
  • 영국의 파트너 NHS 트러스트에서 실시한 MRI 검사
  • 현재 파트너 NHS 트러스트 사이트에 설치된 MRI 시스템에서 수행되는 MRI 검사(2008년 이후)

제외 기준:

  • 불완전한 유방 MRI 데이터 세트
  • 병변이 없는 유방 MRI
  • 생검되지 않은 MRI의 유방 병변

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 특수 증상
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 하나의

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
유방 해석 알고리즘의 민감도/특이성
기간: 일년
유방 해석 알고리즘이 제공하는 정보의 민감도와 특이도는 각각 90%와 70% 이상
일년

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
진단에 필요한 시간
기간: 일년
IntelliScan을 사용하여 진단에 도달하는 데 필요한 시간은 수동 절차를 사용하는 것보다 짧아야 합니다.
일년
IntelliScan 시스템의 사용자 친화성
기간: 일년
짐승 병변의 범주화를 위한 자명성 점수(0[명백하지 않음] 내지 100[매우 명백함]); IntelliScan 시스템의 사용 용이성 점수(0[사용하기 쉽지 않음] ~ 10[매우 사용하기 쉬움])
일년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Jamil Kanfoud

협력자

Brunel University London
First Option Software Ltd.

수사관

  • 연구 책임자: Steve Dennis, B.Sc., First Option Software

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (예상)

2019년 4월 1일

기본 완료 (예상)

2020년 1월 1일

연구 완료 (예상)

2020년 7월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2019년 1월 30일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2019년 2월 1일

처음 게시됨 (실제)

2019년 2월 4일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2019년 2월 6일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2019년 2월 5일

마지막으로 확인됨

2019년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 4901

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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