- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT06255808
Opracowanie narzędzia wspomagającego badanie piersi wykorzystującego zasadę czujnika ultradźwiękowego
Opracowanie narzędzia wspomagającego badanie piersi wykorzystującego zasadę czujnika ultradźwiękowego: badanie rozwojowe i walidacyjne
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.
Przegląd badań
Status
Szczegółowy opis
[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
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
Seoul
-
Seoul, Seoul, Korea Południowa, 03080
- Seoul National University Hospital
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
scheduled for surgery after a tumor has been confirmed on breast ultrasound examination
Opis
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
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: COHORT
- Perspektywy czasowe: PROSPECTIVE
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
|---|
|
Grupa ultradźwiękowa
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Device performance
Ramy czasowe: 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
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
Skuteczność algorytmu sztucznej inteligencji
Ramy czasowe: W ciągu 2 lat od upływu terminu rejestracji uczestnika badania
|
W ciągu 2 lat od upływu terminu rejestracji uczestnika badania
|
Współpracownicy i badacze
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
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
- Nowotwory według lokalizacji
- Nowotwory
- Choroby genetyczne, wrodzone
- Choroby Układu Oddechowego
- Choroby Układu Pokarmowego
- Choroby płuc
- Niemowlę, noworodek, choroby
- Choroby trzustki
- Choroby skórne
- Choroby piersi
- Wrodzone, dziedziczne i noworodkowe choroby i nieprawidłowości
- Choroby skóry i tkanki łącznej
- Nowotwory piersi
- Mukowiscydoza
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2209-039-1357
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 .