Pesquisa e aplicação de sistema de diagnóstico ultrassônico inteligente para massa ovariana
25 de julho de 2024 atualizado por: Zhejiang Provincial People's Hospital
Pesquisa em detecção automática de massa ovariana e sistema auxiliar inteligente de diagnóstico baseado em imagens de ultrassom multimodal
Pesquisa em detecção automática de massa ovariana e sistema auxiliar inteligente de diagnóstico baseado em imagens ultrassonográficas multimodais.
Visão geral do estudo
Status
Ainda não está recrutando
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Os investigadores tiveram como objetivo desenvolver um sistema de diagnóstico ultrassônico inteligente para massa ovariana com base em imagens de ultrassom multimodais.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
100000
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Contato de estudo
- Nome: Yingnan Wu, Doctor
- Número de telefone: 0086 19883106164
- E-mail: litaosun1971@sina.com
Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Durante exame ultrassonográfico ginecológico, foi encontrada pelo menos uma paciente com tumor ovariano persistente.
O paciente foi submetido ao tratamento cirúrgico e ao resultado histopatológico.
Descrição
Critério de inclusão:
- Durante exame ultrassonográfico ginecológico, foi encontrada pelo menos uma paciente com tumor ovariano persistente.
- O paciente foi submetido ao tratamento cirúrgico e ao resultado histopatológico.
Critério de exclusão:
- A análise histopatológica confirma tumor não ovariano;
- Os resultados histopatológicos são inconclusivos;
- Problemas com a qualidade da imagem: a massa ovariana está incompleta e não mostra alguns tecidos circundantes (mas a massa é muito grande para ser excluída completamente); as imagens ficam excessivamente desfocadas, dificultando a determinação das características da massa ovariana (os possíveis motivos incluem problemas de qualidade do hardware do aparelho de ultrassom, desfoque de movimento, problemas de focagem, presença de gases intestinais na paciente); as configurações de ganho dificultam a avaliação das características da massa ovariana (como baixo contraste, imagens excessivamente escuras ou saturação); a presença de artefatos afeta a avaliação das características ultrassonográficas da massa ovariana e deve ser excluída.
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Coorte de treinamento
A coorte de treinamento é usada para treinar modelos artificiais baseados em imagens ou vídeos de ultrassom multimodelo.
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Coorte de validação
A coorte de validação é usada para validar o modelo artificial.
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Usando o modelo de inteligência artificial para diagnosticar massas ovarianas benignas, limítrofes e malignas.
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Coorte de teste interno
A coorte de teste interno é usada para testar internamente o modelo artificial.
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Usando o modelo de inteligência artificial para diagnosticar massas ovarianas benignas, limítrofes e malignas.
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Coorte de teste externo
A coorte de teste externo é usada para testar internamente o modelo artificial.
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Usando o modelo de inteligência artificial para diagnosticar massas ovarianas benignas, limítrofes e malignas.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Área sob a curva
Prazo: Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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AUC (Area Under the Curve) é um índice comum usado para avaliar o desempenho do modelo de classificação binária.
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Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Sensibilidade
Prazo: Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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A sensibilidade refere-se à capacidade do teste de identificar corretamente um resultado positivo em um indivíduo que realmente tem a doença.
Representa a proporção de casos em que o teste consegue detectar positivo para a doença
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Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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Outras medidas de resultado
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Especificidade
Prazo: Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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A especificidade refere-se à capacidade do teste de identificar corretamente um resultado negativo em um indivíduo que realmente não tem a doença.
Representa a proporção de casos em que a doença é negativa que o teste consegue detectar.
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Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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Precisão
Prazo: Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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A precisão refere-se ao grau em que os resultados do teste de diagnóstico são consistentes com a situação real
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Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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Valor predicativo positivo
Prazo: Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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Valor preditivo positivo indica a probabilidade de um resultado de teste ser verdadeiro se for positivo.
Em outras palavras, representa a proporção de indivíduos diagnosticados como positivos quando o resultado do teste é positivo e que realmente têm a doença.
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Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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Valor preditivo negativo
Prazo: Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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Valor preditivo negativo refere-se à probabilidade de que, se o resultado de um teste for negativo, o resultado será verdadeiro negativo.
Representa a proporção de indivíduos que são diagnosticados como negativos quando os resultados dos testes são negativos e que estão verdadeiramente livres da doença.
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Até a conclusão do estudo, em média 1 ano
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Cadeira de estudo: Litao Sun, Professor, Zhejiang Provincial People's Hospital
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
30 de julho de 2024
Conclusão Primária (Estimado)
30 de julho de 2029
Conclusão do estudo (Estimado)
30 de julho de 2029
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
18 de julho de 2024
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
25 de julho de 2024
Primeira postagem (Real)
30 de julho de 2024
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
30 de julho de 2024
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
25 de julho de 2024
Última verificação
1 de julho de 2024
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
- Neoplasias
- Neoplasias urogenitais
- Neoplasias por local
- Neoplasias Genitais Femininas
- Doenças do Sistema Endócrino
- Doenças ovarianas
- Doenças anexiais
- Distúrbios Gonadais
- Neoplasias das Glândulas Endócrinas
- Doenças Urogenitais Femininas
- Doenças urogenitais femininas e complicações na gravidez
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- Doenças Genitais
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- Neoplasias ovarianas
Outros números de identificação do estudo
- KY2024053
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
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