유방 덩어리에서 딥 러닝 AI의 다기관 연구
2022년 6월 29일 업데이트: Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
실시간 초음파 검사 기반의 딥러닝 인공지능을 활용한 유방 대량 검진 및 진단에 대한 다기관 연구 원문보기 KCI 원문보기 인용
이번 다기관 연구는 딥러닝 AI 기반 실시간 초음파 검사를 활용한 유방 종괴 검출 및 감별진단의 가치를 평가하고자 한다.
연구 개요
상세 설명
전 세계적으로 발생할 것으로 예상되는 가장 흔한 암으로서 유방암의 조기 진단 및 예후에 있어 광범위한 인구 선별 검사가 매우 중요한 역할을 합니다. X-ray와 초음파가 가장 많이 사용되는 선별검사 방법이며 초음파는 치밀유방을 가진 아시아 여성에게 특히 중요합니다. 그러나 초음파는 시술자의 기술과 경험에 따라 크게 영향을 받아 진단 정확도가 크게 달라진다.
인공 지능(AI)은 최근 몇 년 동안 등장한 새로운 방법으로 많은 의료 분야에서 활발히 사용되고 있으며 진단 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 그러나 초음파에 AI를 적용한 기존 연구는 단일 또는 다중 양식 정적 초음파 영상에 집중되어 있다. 이번 다기관 연구는 딥러닝 AI 기반 실시간 초음파 검사를 활용한 유방 종괴 검출 및 감별진단의 가치를 평가하고자 한다.
연구 유형
관찰
등록 (예상)
1122
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Yong Wang
- 전화번호: 13391817899
- 이메일: drwangyong77@163.com
연구 장소
-
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Beijing
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Beijing, Beijing, 중국, 100021
- 모병
- National Cancer Center/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College
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연락하다:
- Yong Wang
- 전화번호: 13391817899
- 이메일: drwangyong77@163.com
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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
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
여성
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
유방 신생물이 있는 여성 환자
설명
포함 기준:
- 유방 병변을 호소하여 초음파 검사를 받는 여성
- 확실한 병리학적 진단을 받거나 최소 2년 이상의 추적 관찰을 받을 유방 병변.
제외 기준:
- CNB 또는 FNA를 받은 유방 병변;
- 신보강 화학요법을 받은 유방암 환자.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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딥러닝 AI 기반 실시간 초음파 검사를 이용한 유방 종괴 진단 성능
기간: 12 개월
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진단 성능(민감도, 특이도 및 정확도)을 평가하기 위한 표준으로서의 병리학
|
12 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 수석 연구원: Yong Wang, Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
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 (실제)
2021년 8월 12일
기본 완료 (예상)
2022년 8월 31일
연구 완료 (예상)
2023년 8월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 6월 29일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 6월 29일
처음 게시됨 (실제)
2022년 7월 5일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 7월 5일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 6월 29일
마지막으로 확인됨
2022년 6월 1일
추가 정보
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