인공지능을 이용한 질경유 초음파 영상 알고리즘을 이용한 난소암 검출
2021년 10월 6일 업데이트: Qinglei Gao, Tongji Hospital
난소암은 비교적 드물지만 연간 발생률이 10만 명당 11.8명, 사망률이 >0.6으로 높은 치명적인 질환입니다.
TVU의 겸손한 진단 정확도는 과잉 치료에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 이제 인공 지능(AI)의 발달로 TVU 상상을 높은 효율성, 재현성 및 정확도로 해석할 수 있는 더 나은 기회를 갖게 될 수 있습니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (예상)
10000
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Qinglei Gao, MD, PhD
- 전화번호: 13871127473 13871127473
- 이메일: qingleigao@hotmail.com
연구 연락처 백업
- 이름: Ding Ma, MD, PhD
- 전화번호: 13886090620 13886090620
- 이메일: dingma424@126.com
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
18년 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
여성
설명
포함 기준:
- 부속기 병변에 대한 경질 초음파 검사가 예정된 여성;
- 18세 이상의 여성
- 이 연구에 참여할 의향이 있는 여성은 정보에 입각한 동의서에 서명함으로써 증명됩니다.
제외 기준:
- 부속기에 대한 외과적 제거를 포함하되 이에 국한되지 않는 Transvaginal Ultrasound 검사 당시 어떤 이유로 부속기가 없는 여성;
- 경질 초음파 검사 전에 난소암의 병리학적 진단을 받은 여성;
- 정신 이상이 있는 여성;
- 여성은 다른 임상 시험에 협조하거나 참여하지 않았습니다.
- 임산부 또는 수유부.
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: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 더블
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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간섭 없음: 경질 초음파 진단
방사선 전문의는 인공 지능(AI) 알고리즘의 도움 없이 경질 초음파 이미지를 해석합니다.
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실험적: AI 지원 경질 초음파 진단
방사선 전문의는 인공 지능 알고리즘의 도움으로 경질 초음파 이미지를 해석합니다.
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난소암에 대한 AI 지원 경질 초음파 진단
다른 이름들:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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진단 정확도
기간: 2 년
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난소암에 대한 인공지능 알고리즘 유무에 따른 경질초음파 진단의 진단 정확도 비교
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2 년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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Transvaginal Ultrasound 이미지 해석을 위한 시간 비용
기간: 2 년
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방사선 전문의가 경질 초음파 이미지를 해석하는 데 드는 시간 비용
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2 년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
협력자
수사관
- 연구 의자: Qinglei Gao, MD, PhD, Tongji Hospital
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)
2022년 10월 1일
기본 완료 (예상)
2023년 10월 1일
연구 완료 (예상)
2024년 10월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2019년 12월 28일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2019년 12월 28일
처음 게시됨 (실제)
2020년 1월 2일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2021년 10월 7일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2021년 10월 6일
마지막으로 확인됨
2021년 10월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 2019-TJ-OVAB
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
자세한 연구 프로토콜 또는 연구 완료 후 데이터는 Gao 교수에게 전자 메일로 문의하십시오.
IPD 공유 기간
연구가 끝난 후 6개월
IPD 공유 액세스 기준
이 연구 분야의 모든 연구자는 Gao 교수에게 이메일로 액세스할 수 있습니다.
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구 프로토콜
- 통계 분석 계획(SAP)
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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