Development of Artificial Intelligence System for Detection and Diagnosis of Breast Lesion Using Mammography
24 июля 2021 г. обновлено: Sun Ying-Shi, Peking University Cancer Hospital & Institute
This project aims to establish a comprehensive artificial intelligence system for detecting and qualitative diagnosing breast lesions.
Mammary images will be used to construct a diagnosis method based on deep learning.
The system is proposed to automatically analyze the type of mammary glands, automatically identify and mark all breast lesions on the mammography images, provide the malignancy probability judgment of the lesions, the BI-RADS classification and the clinical suggestion, and also automatically generate the structured diagnosis report.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
This is a multi-center study.The project contains a retrospective part(3000 samples anticipated) and a prospective part(7000 samples anticipated).
In the retrospective part, investigators collected subjects with mammary images to design the deep learning method and construct a detective and diagnostic model for breast lesions.
In the prospective part, investigators validate the accuracy of the constructed deep learning method, and established artificial intelligence system focusing on mammary diagnosis.
Investigators will also explore the application pattern of the artificial intelligence system in clinical practice.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
5809
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Китай, 100142
- Beijing Cancer Hospital
-
Beijing, Beijing, Китай
- Beijing Chao Yang Women and Children's Health Hospital
-
Beijing, Beijing, Китай
- Beijing Da Xing People's Hospital
-
Beijing, Beijing, Китай
- Beijing Hang Tian Centre Hospital
-
Beijing, Beijing, Китай
- Beijing Nan Jiao Cancer Hospital
-
Beijing, Beijing, Китай
- Beijing Shi Jing Shan Hospital
-
Beijing, Beijing, Китай
- Beijing Shun Yi Qu Hospital
-
Beijing, Beijing, Китай
- Beijing Shun Yi Woman and Children Health Hospital
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Полы, имеющие право на обучение
Женский
Метод выборки
Вероятностная выборка
Исследуемая популяция
Women with suspected Breast Lesion
Описание
Inclusion Criteria:
- the X-ray images of the breast were complete
- the results of pathological diagnosis or more than 2 years of mammography follow-up were available
- subject signs informed consent(this item was only for prospective study cases)
Exclusion Criteria:
- there exists pathological diagnosis of breast lesions when receiving mammography
- there lacks pathological diagnosis or 2 years of mammography follow-up
- subject withdraws(this item was only for prospective study cases)
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
mammography group
women who receives mammography because of suspected breast lesion(s)
|
When a woman comes to the clinic to receive mammography.
Then a radiologist will give a BI-RADS classification after reviewing the images.
If a BI-RADS 4/5 is obtained, the woman will receive pathological biopsy to ensure there is a benign or malignant lesion.
If a BI-RADS 3 is obtained, the woman will be followed up by a half-year interval until two year after the first mammography.
At each follow up, she will receive mammography.
If a BI-RADS 4/5 is obtained at follow up, she will receive pathological biopsy; if a BI-RADS 1/2/3 is obtained at follow up, she will be followed up by a half-year interval until two year.
If a BI-RADS 1/2 is obtained at the first mammography, the woman will receive a second mammography after two year.
During the study period, breast examination and results will be recorded for every subject.
Radiologists will give the diagnosis with and without AI support.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
benign-malignant diagnosis accuracy
Временное ограничение: from the first mammography to pathological result obtained(an average of 3 weeks if mammography BI-RADS 4 or 5 obtained)
|
the accuracy of the AI model, radiogist with AI support, radiologist alone for binary diagnosis of a benign or malignant breast lesion according to pathology.
If either one mammography of BI-RADS 4/5 in the first examination or during the two year' follow up examination is obtained,a pathological examination is performed, the lesion is judged benign or malignant according to pathological results.
|
from the first mammography to pathological result obtained(an average of 3 weeks if mammography BI-RADS 4 or 5 obtained)
|
|
benign-malignant diagnosis accuracy
Временное ограничение: from the first mammography to 2-year-after mammography
|
the accuracy of the AI model, radiogist with AI support, radiologist alone for binary diagnosis of a benign or malignant breast lesion according to follow up.
If a 2-year mammography of BI-RADS 1/2/3 is obtained, the lesion is considered benign.
If either one mammography of BI-RADS 4/5 during the two year is obtained,a pathological examination is performed to ensure the benign or malignant lesion
|
from the first mammography to 2-year-after mammography
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
lesion detection accuracy
Временное ограничение: from the first mammography to radiologist diagnosis (within 3 days after the mammography taken)
|
the detection rate of the constructed deep learning method for detecting benign or malignant breast lesion according to radiologist's subjective diagnosis or follow up as reference.
If a radiologist suggests existence of a lesion at the first mammography or at each follow-up mammography during the 2-year period, it is considered that a lesion exists
|
from the first mammography to radiologist diagnosis (within 3 days after the mammography taken)
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Соавторы
Следователи
- Учебный стул: Ying-Shi Sun, Professor, Peking University Cancer Hospital & Institute
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
5 апреля 2018 г.
Первичное завершение (Действительный)
4 мая 2020 г.
Завершение исследования (Действительный)
4 мая 2020 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
17 апреля 2018 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
12 октября 2018 г.
Первый опубликованный (Действительный)
17 октября 2018 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
27 июля 2021 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
24 июля 2021 г.
Последняя проверка
1 июля 2021 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Другие идентификационные номера исследования
- BCA-AI
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .