Analiza AI-wzmocniona gęstością piersi i wzmocnienie miąższu tła (BPE)
15 lutego 2025 zaktualizowane przez: Graziella di Grezia, Link Campus University
To badanie rozszerza się po wcześniejszych badaniach badających korelację między gęstością piersi, wzmocnieniem miąższu tła (BPE) i wiekiem w mammografii wzmocnionej kontrastem (CEM).
Dzięki zintegrowaniu metodologii sztucznej inteligencji (AI), w tym sztucznych sieci neuronowych (ANNS) i modeli głębokiego uczenia się, badanie ma na celu zoptymalizowanie dokładności prognoz i potwierdzenie wcześniejszych wyników uzyskanych poprzez wielokrotną regresję liniową.
Przegląd badań
Status
Rejestracja na zaproszenie
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Szacowany)
213
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
-
Naples, Włochy, 80138
- University of Campania Luigi Vanvitelli
-
-
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
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Kobiety w wieku 18 lat i starsze, które przeszły CEM do celów diagnostycznych lub nadzoru.
Pacjenci z zarejestrowanymi poziomami BPE i klasyfikacją gęstości piersi BI-Rads.
Relacyjna baza danych zawierająca dane strukturalne do analizy macierzy korelacji i szkolenia modelu AI.
Opis
Pacjenci, którzy przeszli CEM, mammografię i ultradźwięki między maja 2022 r. A czerwcem 2023 r.
Dostępność oceny BPE, klasyfikacji gęstości BI-Rads i danych wieku.
Kompletny zestaw danych dostępny do analizy statystycznej i AI.
Kryteria wykluczenia:
Pacjenci z wcześniejszym leczeniem raka piersi, które mogłyby zmienić BPE.
Niekompletne obrazowanie lub brakujące dane klasyfikacyjne.
Przeciwwskazania do obrazowania wzmocnionego kontrastem.
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
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
|---|
|
Patiens przeszedł CEM
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Korelacja między gęstością piersi, BPE i wiekiem za pomocą analizy opartej na AI.
Ramy czasowe: Analiza danych w ciągu 12 miesięcy od zakończenia badania.
|
Ocena, czy modele AI, w tym sieci neuronowe, mogą zwiększyć dokładność prognozowania oceny BPE w porównaniu z konwencjonalną regresją wielokrotną liniową.
|
Analiza danych w ciągu 12 miesięcy od zakończenia badania.
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Optymalizacja gęstości piersi i klasyfikacja BPE oparta na AI
Ramy czasowe: W ciągu 12 miesięcy od zakończenia badania
|
Ocena wydajności sieci neuronowych w przewidywaniu poziomów BPE w różnych kategoriach gęstości piersi.
|
W ciągu 12 miesięcy od zakończenia badania
|
|
Porównawcza wydajność wielokrotnej regresji liniowej vs. modele AI.
Ramy czasowe: W ciągu 12 miesięcy od zakończenia badania.
|
Ocena dokładności tradycyjnych metod statystycznych w porównaniu z prognozami opartymi na Ann w wyjaśnianiu wariancji wartości BPE.
|
W ciągu 12 miesięcy od zakończenia badania.
|
|
Średni błąd kwadratowy (MSE) i wyjaśniono wariancję w modelach predykcyjnych
Ramy czasowe: W ciągu 12 miesięcy od zakończenia badania
|
Analiza poziomów błędów i wariancji wyjaśnionej przez różne modele AI w porównaniu z wieloma liniowymi regresją.
|
W ciągu 12 miesięcy od zakończenia badania
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Współpracownicy
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)
1 maja 2022
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
30 czerwca 2023
Ukończenie studiów (Szacowany)
1 lutego 2025
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
15 lutego 2025
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
15 lutego 2025
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
25 marca 2025
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
25 marca 2025
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
15 lutego 2025
Ostatnia weryfikacja
1 lutego 2025
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
- T_6_2025
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 .