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

Udoskonalony system interpretacji MRI piersi ze sztuczną inteligencją (IntelliScan)

5 lutego 2019 zaktualizowane przez: Jamil Kanfoud

Porównawcze jednoośrodkowe badanie mające na celu ocenę udoskonalonego systemu interpretacji rezonansu magnetycznego piersi opartego na sztucznej inteligencji u kobiet w wieku powyżej 20 lat ze zmianami piersi

Interpretacja obrazów MR piersi jest bardzo czasochłonnym procesem i stanowi duże obciążenie dla radiologów piersi. Celem tego projektu jest opracowanie rozwiązania technicznego, które odpowiada na to wyzwanie w opiece zdrowotnej poprzez opracowanie systemu, który jest w stanie automatycznie interpretować obrazy MR piersi, aby pomóc radiologowi w postawieniu diagnozy.

Przegląd badań

Status

Nieznany

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Rak piersi jest najczęstszym rodzajem raka u kobiet na całym świecie, z prawie 1,7 miliona nowych przypadków zdiagnozowanych w 2015 roku. W Wielkiej Brytanii jeden na pięć przypadków raka piersi kończy się śmiercią. Projekt IntelliScan ma na celu opracowanie rozwiązania technologicznego, które stanowi odpowiedź na istotne wyzwanie związane z opieką zdrowotną. IntelliScan opracuje system oprogramowania, który będzie w stanie automatycznie interpretować obrazy MR piersi w celu identyfikacji potencjalnych nowotworów piersi.

Regularne badania MRI piersi oferowane są kobietom od 20 roku życia, które są w grupie podwyższonego ryzyka zachorowania na raka piersi. Sekwencje obrazów MR dostarczają radiologowi dużej ilości informacji, a interpretacja obrazów jest procesem ręcznym, który jest bardzo czasochłonny. Duża liczba kobiet kwalifikujących się do badań przesiewowych MRI w połączeniu z ilością danych dostarczanych przez skany MRI stanowi ogromne obciążenie dla systemów opieki zdrowotnej. Dlatego automatyzacja tego procesu znacznie zmniejszyłaby to obciążenie, a także ma potencjał dostarczania dokładniejszych diagnoz.

W ramach tego pierwszego badania interfejs użytkownika systemu oraz algorytm zostaną opracowane z wykorzystaniem istniejących skanów MRI. Istniejące skany MRI ze znanymi anomaliami piersi zostaną wykorzystane do opracowania podstawy podejmowania decyzji dla algorytmu. System zostanie następnie przetestowany przy użyciu istniejących skanów MRI bez informacji o możliwych anomaliach, a wyniki zostaną porównane z wynikami z aktualnie używanego systemu oprogramowania. Ponadto oceniana będzie również łatwość obsługi interfejsu użytkownika systemu.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Oczekiwany)

1526

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

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

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

20 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Kobieta

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Skany MRI piersi
  • Badania MRI przeprowadzone w partnerskim NHS Trust w Wielkiej Brytanii
  • Badania MRI przeprowadzone na systemie MRI zainstalowanym obecnie w partnerskiej placówce NHS Trust (od 2008 r.)

Kryteria wyłączenia:

  • Niekompletne zestawy danych MRI piersi
  • MRI piersi bez zmian
  • Zmiana piersi na MRI bez biopsji

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

  • Główny cel: Diagnostyczny
  • Przydział: Nie dotyczy
  • Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
  • Maskowanie: Pojedynczy

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Czułość/swoistość algorytmu interpretacji piersi
Ramy czasowe: 1 rok
Czułość i specyficzność informacji dostarczanych przez algorytm interpretacji piersi powinna przekraczać odpowiednio 90% i 70%
1 rok

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Czas potrzebny na diagnozę
Ramy czasowe: 1 rok
Czas potrzebny do postawienia diagnozy za pomocą IntelliScan powinien być krótszy niż w przypadku procedur ręcznych
1 rok
Przyjazność dla użytkownika systemu IntelliScan
Ramy czasowe: 1 rok
Ocena oczywistości dla kategoryzacji uszkodzeń bestii (od 0 [nieoczywiste] do 100 [wyjątkowo oczywiste]); ocena łatwości użytkowania dla systemu IntelliScan (0 [niełatwy w użyciu] do 10 [niezwykle łatwy w użyciu])
1 rok

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Jamil Kanfoud

Współpracownicy

Brunel University London
First Option Software Ltd.

Śledczy

  • Dyrektor Studium: Steve Dennis, B.Sc., First Option Software

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 (Oczekiwany)

1 kwietnia 2019

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

1 stycznia 2020

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

1 lipca 2020

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

30 stycznia 2019

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

1 lutego 2019

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

4 lutego 2019

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

6 lutego 2019

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

5 lutego 2019

Ostatnia weryfikacja

1 lutego 2019

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 4901

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 .

Subskrybuj