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유방암 자동진단을 위한 인공지능 (AICAMAMMELLA)

2023년 5월 12일 업데이트: Regina Elena Cancer Institute

유방암 자동진단을 위한 디지털 단층영상 합성 유방영상 분류를 위한 인공지능 알고리즘 연구

유방 조영술은 투사 이미지 아래에 겹치는 조직을 포함하는 2차원 이미징 기술입니다. 병변 위 또는 아래의 치밀한 선 조직은 병변의 가시성을 감소시킬 수 있습니다.

문제는 획득한 이미지의 해석으로 첫 번째 단계의 암을 시각화할 수 없으며 건강한 사람에게 존재하지 않는 병리(거짓 양성)가 진단될 가능성이 있을 수 있습니다. DBT(breast digital tomosynthesis)라고 하는 거의 3차원적인 기술 이미징을 도입하면 대부분의 한계를 극복할 수 있습니다. 최근 5년 동안 인공지능(AI) 기반의 이미지 분석 방법이 유방암 진단에도 대대적으로 도입되었습니다. 이 연구는 메일 목표가 병변을 식별하는 방법을 개발하는 것인 인공 지능에 기반한 전향적 관찰 연구입니다.

연구 개요

상태

모병

정황

유방암 진단

개입 / 치료

진단 검사: 유방 디지털 단층 합성

연구 유형

관찰

등록 (예상)

200

연락처 및 위치

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

연구 연락처

이름: Valeria Landoni
전화번호: +39 06 52665602
이메일: valeria.landoni@ifo.it

연구 장소

이탈리아
- - Napoli, 이탈리아, 80138
    - 모병
    - Università Degli Studi Di Napoli Federico Ii
    - 연락하다:
      
      Giovanni Mettivier
  - Rome, 이탈리아, 00144
    - 모병
    - "Regina Elena" National Cancer Institute

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

성인
고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

유방조영술을 받는 여성

설명

포함 기준:

진단 유방조영술 검사를 위해 Regina Elena를 참조하는 환자
동의

제외 기준:

보철물의 존재, 인공물, 연구에 따른 유방 개입 연구 결과

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
병변을 감지하는 인공 지능 시스템 기간: 12 개월	병변 감지는 악성 병변의 유방 밀도, 사례 유형, BIRADS 평가 범주, 유방조영술 모양, 크기 및 병리학적 프로필을 기반으로 합니다.	12 개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Regina Elena Cancer Institute

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)

2020년 10월 20일

기본 완료 (실제)

2022년 11월 25일

연구 완료 (예상)

2023년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 3월 28일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 5월 12일

처음 게시됨 (실제)

2023년 5월 15일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)