- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT06255808
Utvikling av hjelpeverktøy for brystundersøkelse ved bruk av prinsippet for ultralydsensor
Utvikling av hjelpeverktøy for brystundersøkelse ved bruk av prinsippet for ultralydsensor: En utviklings- og valideringsstudie
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.
Studieoversikt
Status
Detaljert beskrivelse
[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
Registrering (Faktiske)
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
Seoul
-
Seoul, Seoul, Sør -Korea, 03080
- Seoul National University Hospital
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
Tar imot friske frivillige
Kjønn som er kvalifisert for studier
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
scheduled for surgery after a tumor has been confirmed on breast ultrasound examination
Beskrivelse
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
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Observasjonsmodeller: COHORT
- Tidsperspektiver: PROSPECTIVE
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
|---|
|
Ultralydgruppe
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Device performance
Tidsramme: 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
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tidsramme |
|---|---|
|
Effektivitet av kunstig intelligens-algoritme
Tidsramme: Innen 2 år etter registreringsfristen for studiedeltaker
|
Innen 2 år etter registreringsfristen for studiedeltaker
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Faktiske)
Studiet fullført (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
- Neoplasmer etter nettsted
- Neoplasmer
- Genetiske sykdommer, medfødte
- Sykdommer i luftveiene
- Sykdommer i fordøyelsessystemet
- Lungesykdommer
- Spedbarn, nyfødte, sykdommer
- Pankreassykdommer
- Hudsykdommer
- Bryst sykdommer
- Medfødte, arvelige og neonatale sykdommer og abnormiteter
- Hud- og bindevevssykdommer
- Brystneoplasmer
- Cystisk fibrose
Andre studie-ID-numre
- 2209-039-1357
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .