- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT06255808
Ontwikkeling van een hulpmiddel voor borstonderzoek met behulp van het principe van een ultrasone sensor
Ontwikkeling van een hulpmiddel voor borstonderzoek met behulp van het principe van een ultrasone sensor: een ontwikkelings- en validatiestudie
The accuracy of breast examinations and ultrasonography performed clinically to detect breast mass varies greatly depending on the physician's skill level, and the accuracy of breast examinations by non-experts is particularly low. In this study, we aimed to validate whether the concurrent use of ultrasound sensor technology is an efficient strategy for the purpose of improving the sensitivity of detecting breast masses through breast examination.
Studie Overzicht
Toestand
Gedetailleerde beschrijving
[Background] This research team would like to conduct this study based on the idea that the sensitivity of breast palpation can be improved by moving away from traditional breast palpation, which is simply performed by hand, and using auxiliary examination equipment based on ultrasonic sensor technology. In particular, our research team focused on the waveform of the ultrasound itself rather than the visual images obtained through the ultrasound device. In the existing breast ultrasound, the medical staff reads images created through ultrasound from multiple sensors to confirm the possibility of breast cancer, and this is read based on the medical staff's very subjective opinions. However, ultrasonic waveforms acquired through ultrasound can store information about the waveform as data and thus be implemented as objective values.
[Study design] Prospective, multi-institutional
[Study protocol]
① Preoperative ultrasound sensor-based diagnostic equipment was applied to 200 patients with breast mass among patients admitted to the breast surgery department, and prospectively obtained ultrasound echo signal data generated by the mass.
② For this purpose, the researcher uses equipment containing a single ultrasound sensor to manually scan the mass lesion area and no evidence disease area.
③ Diagnostic performance (judgment for presence or absence of a tumor) of diagnostic tool based on ultrasound sensor technology through an artificial intelligence algorithm designed based on ultrasound wavelength and frequency optimized for mass detection.
[Objectives]
- Primary endpoint Sensitivity/specificity/predictive value/accuracy/positive & negative predictive of diagnostic performance
- Secondary endpoint Artificial intelligence algorithm efficacy
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
Seoul
-
Seoul, Seoul, Zuid -Korea, 03080
- Seoul National University Hospital
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
Accepteert gezonde vrijwilligers
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
scheduled for surgery after a tumor has been confirmed on breast ultrasound examination
Beschrijving
Inclusion Criteria:
- female patients between 18 and 80 years of age who are scheduled for surgery after a tumor has been confirmed on breast ultrasound examination
Exclusion Criteria:
- Patients diagnosed with breast cancer after biopsy with non-mass enhancement or calcification
- Inflammatory breast cancer
- Patients whose cancer has invaded the skin and broken through
- Patients with skin diseases
- Women who refused to participate in the study
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Observatiemodellen: COHORT
- Tijdsperspectieven: PROSPECTIVE
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
|---|
|
Ultrasone groep
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Device performance
Tijdsspanne: Within 1 year after the study participant registration deadline
|
Sensitivity/specificity/predictive value/accuracy/positive predictive value/ negative predictive value of diagnostic performance |
Within 1 year after the study participant registration deadline
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Tijdsspanne |
|---|---|
|
Effectiviteit van algoritmen voor kunstmatige intelligentie
Tijdsspanne: Binnen 2 jaar na de uiterste registratiedatum voor deelnemers aan het onderzoek
|
Binnen 2 jaar na de uiterste registratiedatum voor deelnemers aan het onderzoek
|
Medewerkers en onderzoekers
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Werkelijk)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
- Neoplasmata per site
- Neoplasmata
- Genetische ziekten, aangeboren
- Ziekten van de luchtwegen
- Ziekten van het spijsverteringsstelsel
- Longziekten
- Baby, pasgeborene, ziekten
- Alvleesklier Ziekten
- Huidziektes
- Borst ziekten
- Aangeboren, erfelijke en neonatale ziekten en afwijkingen
- Huid- en bindweefselaandoeningen
- Borstneoplasmata
- Taaislijmziekte
Andere studie-ID-nummers
- 2209-039-1357
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
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 .