Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Анализ искусственного интеллекта для магнитно-резонансной томографии в скрининге рака молочной железы у женщин с высоким риском

11 ноября 2022 г. обновлено: Shu Wang, Peking University People's Hospital

Центр груди Народной больницы Пекинского университета

Используйте анализ сверточных нейронных сетей для классификации поражений, усиливающих контраст, на многопараметрической МРТ молочной железы. Создайте сокращенный протокол и выясните, подходит ли сокращенный протокол для скрининга рака молочной железы с помощью магнитно-резонансной томографии у китайских женщин с высоким риском, что может сократить время обследования и избежать расширенной визуализации, обеспечивая при этом точность диагноза.

Обзор исследования

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Ожидаемый)

5000

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

  • Имя: shu wang, doctor
  • Номер телефона: 86+010-88324010
  • Электронная почта: shuwang@pkuph.edu.cn

Места учебы

    • Bei Jing
      • Beijing, Bei Jing, Китай, 100044
        • Рекрутинг
        • Peking University People's Hospital
        • Контакт:
          • Yuan peng
          • Номер телефона: 13671287670
          • Электронная почта: 13671287670@163.com
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Китай, 100044
        • Рекрутинг
        • Peking University People's Hospital
        • Контакт:
          • yuan peng, MD
          • Номер телефона: 86+010-88324010
          • Электронная почта: 13671287670@163.com

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

  • Ребенок
  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Полы, имеющие право на обучение

Женский

Метод выборки

Вероятностная выборка

Исследуемая популяция

23

Описание

Критерии включения:

  • Пациенты, проходящие полную последовательность обследования BMRI
  • Письменное информированное согласие и заполнение анкеты клинических данных
  • Через базу данных последующего наблюдения можно получить результаты наблюдения не менее чем за 6 месяцев, чтобы определить, является ли результат диагностики отрицательным/доброкачественным/злокачественным; для пациентов, которым требуется патологическая биопсия, результаты патологической биопсии должны иметь преимущественную силу для определения доброкачественности/злокачественности поражения.

Критерий исключения:

  • Грудь подвергалась лучевой терапии, химиотерапии, биологическим и другим видам лечения до BMRI.
  • Признаки или симптомы заболевания молочной железы
  • Существуют противопоказания к проведению МРТ с усилением молочных желез, такие как аллергия на контрастные вещества.
  • Пациенты в период лактации или беременности

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

  • Наблюдательные модели: Когорта
  • Временные перспективы: Перспективный

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
население высокого риска
женщины с высоким риском рака молочной железы, проходящие усиленную МРТ
без вмешательства

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
выход просеивания
Временное ограничение: 5 лет
сравните показатели выявления рака молочной железы при скрининге групп высокого риска между полной последовательностью МРТ молочной железы, последовательностью с контрастным усилением и последовательностью без контрастного усиления.
5 лет

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Точность радиологов и моделей глубокого обучения
Временное ограничение: 5 лет
сравните чувствительность, специфичность, положительную прогностическую ценность и отрицательную прогностическую ценность обнаружения опухоли молочной железы радиологами и моделями глубокого обучения.
5 лет

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

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)

1 сентября 2021 г.

Первичное завершение (Ожидаемый)

30 сентября 2025 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

30 сентября 2025 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

21 июля 2021 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

30 июля 2021 г.

Первый опубликованный (Действительный)

9 августа 2021 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

16 ноября 2022 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

11 ноября 2022 г.

Последняя проверка

1 ноября 2022 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

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. .

Подписаться