Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Analyse van kunstmatige intelligentie voor beeldvorming met magnetische resonantie bij het screenen van borstkanker bij vrouwen met een hoog risico

11 november 2022 bijgewerkt door: Shu Wang, Peking University People's Hospital

Borstcentrum van het Volksziekenhuis van de Universiteit van Peking

Gebruik analyse van convolutionele neurale netwerken voor classificatie van contrastverhogende laesies bij multiparametrische borst-MRI. Bouw een verkort protocaal en onderzoek of een verkort protocol geschikt was voor screening met magnetische resonantiebeeldvorming van de borst voor borstkanker bij Chinese vrouwen met een hoog risico, wat de onderzoekstijd kan verkorten en verbeterde beeldvorming kan voorkomen, terwijl de nauwkeurigheid van de diagnose wordt gegarandeerd.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Verwacht)

5000

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Locaties

  • China
    • Bei Jing
      • Beijing, Bei Jing, China, 100044
        • Werving
        • Peking University People's Hospital
        • Contact:
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, China, 100044
        • Werving
        • Peking University People's Hospital
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Vrouw

Bemonsteringsmethode

Kanssteekproef

Studie Bevolking

23

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Patiënten die een volledig BMRI-onderzoek ondergaan
  • Schriftelijke geïnformeerde toestemming en vul de vragenlijst over klinische gegevens in
  • Via de follow-up database kunnen minimaal 6 maanden follow-up resultaten worden verkregen om te bepalen of de diagnose uitslag negatief/benigne/kwaadaardig is; voor patiënten die een pathologische biopsie nodig hebben, zullen de resultaten van de pathologische biopsie doorslaggevend zijn om de laesie goedaardig/kwaadaardig te bepalen.

Uitsluitingscriteria:

  • De borst had vóór BMRI radiotherapie, chemotherapie, biologie en andere behandelingen ondergaan.
  • Tekenen of symptomen van borstziekte
  • Er zijn contra-indicaties voor borstversterkte MRI-onderzoeken, zoals allergie voor contrastmiddelen.
  • Patiënten tijdens borstvoeding of zwangerschap

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Observatiemodellen: Cohort
  • Tijdsperspectieven: Prospectief

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
populatie met een hoog risico
vrouwen met een hoog risico op borstkanker die verbeterde MRI ondergaan
Ander: geen tussenkomst
geen tussenkomst

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
screening opbrengst
Tijdsspanne: 5 jaar
vergelijk de detectiepercentages van borstkanker bij de screening van populaties met een hoog risico tussen de volledige sequentie van de borst-MRI, contrastversterkte en niet-contrastversterkte sequentie.
5 jaar

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
De nauwkeurigheid van radiologen en deep learning-modellen
Tijdsspanne: 5 jaar
vergelijk de sensitiviteit, specificiteit, positief voorspellende waarde en negatief voorspellende waarde van borsttumordetectie door radiologen en deep learning-modellen.
5 jaar

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Peking University People's Hospital

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

1 september 2021

Primaire voltooiing (Verwacht)

30 september 2025

Studie voltooiing (Verwacht)

30 september 2025

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

21 juli 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

30 juli 2021

Eerst geplaatst (Werkelijk)

9 augustus 2021

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

16 november 2022

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

11 november 2022

Laatst geverifieerd

1 november 2022

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • AI-BMRI

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

Nee

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren