Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Wieloośrodkowe badanie głębokiego uczenia AI w masie piersi

Wieloośrodkowe badanie przesiewowe i diagnostyka masy piersi z wykorzystaniem sztucznej inteligencji opartej na głębokim uczeniu się na podstawie badania ultrasonograficznego w czasie rzeczywistym

To wieloośrodkowe badanie ma na celu ocenę wartości wykrywania i diagnostyki różnicowej masy piersi za pomocą ultrasonografii w czasie rzeczywistym opartej na sztucznej inteligencji.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Ponieważ jest to najczęstszy nowotwór występujący na całym świecie, szeroko zakrojone populacyjne badania przesiewowe odgrywają bardzo ważną rolę we wczesnej diagnostyce i prognozowaniu raka piersi. Rentgen i ultradźwięki to najczęściej stosowane metody badań przesiewowych, a ultradźwięki są szczególnie ważne dla azjatyckich kobiet o gęstych piersiach. Jednak na ultradźwięki duży wpływ mają umiejętności i doświadczenie operatora, a dokładność diagnostyczna jest bardzo różna.

Sztuczna inteligencja (AI) to nowa metoda pojawiająca się w ostatnich latach, działająca w wielu dziedzinach medycyny i mogąca skutecznie poprawić skuteczność diagnostyki. Jednak dotychczasowe badania nad zastosowaniem sztucznej inteligencji w ultrasonografii skupiały się na jedno- lub wielomodowych statycznych obrazach ultrasonograficznych. To wieloośrodkowe badanie ma na celu ocenę wartości wykrywania i diagnostyki różnicowej masy piersi za pomocą ultrasonografii w czasie rzeczywistym opartej na sztucznej inteligencji.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

1122

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Chiny, 100021
        • Rekrutacyjny
        • National Cancer Center/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College
        • Kontakt:

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Kobieta

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjentki z nowotworem piersi

Opis

Kryteria przyjęcia:

  1. Kobiety, które poddają się badaniu ultrasonograficznemu z powodu skargi na zmianę piersi;
  2. Zmiana piersi, która uzyska definitywną diagnozę patologiczną lub co najmniej dwuletnią obserwację.

Kryteria wyłączenia:

  1. Zmiana piersi, która otrzymała CNB lub FNA;
  2. Pacjentka z rakiem piersi, która otrzymała chemioterapię neoadiuwantową.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Wydajność diagnostyczna masy piersi przy użyciu badania ultrasonograficznego w czasie rzeczywistym opartego na sztucznej inteligencji
Ramy czasowe: 12 miesięcy
Patologia jako złoty standard do oceny wyników diagnostycznych (czułość, swoistość i dokładność)
12 miesięcy

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Śledczy

  • Główny śledczy: Yong Wang, Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

12 sierpnia 2021

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

31 sierpnia 2022

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

31 sierpnia 2023

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

29 czerwca 2022

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

29 czerwca 2022

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

5 lipca 2022

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

5 lipca 2022

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

29 czerwca 2022

Ostatnia weryfikacja

1 czerwca 2022

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • NCC2962

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .