Sztuczna inteligencja do automatycznej diagnostyki raka piersi (AICAMAMMELLA)
Badanie algorytmu sztucznej inteligencji do klasyfikacji cyfrowych obrazów piersi z tomosyntezy do automatycznej diagnostyki raka piersi
Mammografia to dwuwymiarowa technika obrazowania, w której tkanki zachodzą na siebie pod obrazem projekcyjnym; gęsta tkanka gruczołowa powyżej lub poniżej zmiany może zmniejszyć widoczność zmiany.
Problemem może być interpretacja uzyskanego obrazu, co może prowadzić do niemożności uwidocznienia pierwszego stopnia zaawansowania raka i prawdopodobieństwa, że u osoby zdrowej zostanie zdiagnozowana patologia, której nie ma (fałszywie dodatnia). Wprowadzenie prawie trójwymiarowej techniki obrazowania zwanej cyfrową tomosyntezą piersi (DBT) może przezwyciężyć większość ograniczeń. W ciągu ostatnich 5 lat metody analizy obrazu oparte na sztucznej inteligencji (AI) zostały również masowo wprowadzone do wykrywania raka piersi. Badanie jest prospektywnym badaniem obserwacyjnym opartym na sztucznej inteligencji, którego głównym celem jest opracowanie metody identyfikacji zmiany.
Przegląd badań
Status
Warunki
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Zapisy (Oczekiwany)
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Valeria Landoni
- Numer telefonu: +39 06 52665602
- E-mail: valeria.landoni@ifo.it
Lokalizacje studiów
-
-
-
Napoli, Włochy, 80138
- Rekrutacyjny
- Università Degli Studi Di Napoli Federico Ii
-
Kontakt:
- Giovanni Mettivier
-
Rome, Włochy, 00144
- Rekrutacyjny
- "Regina Elena" National Cancer Institute
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Pacjenci zgłaszający się do Regina Elena na diagnostyczne badania mammograficzne
- Świadoma zgoda
Kryteria wyłączenia:
- obecność protez, artefakty, wyniki badania w ramach interwencji w piersi w ramach badania
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
System sztucznej inteligencji do wykrywania zmiany
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Wykrywanie zmian opiera się na gęstości piersi, typie przypadku, kategoriach oceny BIRADS, wyglądzie mammograficznym, wielkości i profilu patologicznym zmian złośliwych
|
12 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- RS1414/20
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
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 .