Artificial Intelligence Analysis for Magnetic Resonance Imaging in Screening and Diagnosis of Breast Cancer
7 февраля 2022 г. обновлено: WangYi, Peking University People's Hospital
Peking University People's Hospital Radiology
Use Convolutional Neural Networks Analysis for Classification of Contrast-enhancing Lesions at Multiparametric Breast MRI.
Build an abbreviated protocal, and investigate whether an abbreviated protocol was suitable for breast magnetic resonance imaging screening for breast mass in Chinese women, which can shorten the examination time and avoid enhanced imaging while ensuring the accuracy of the diagnosis.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Вмешательство/лечение
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: Yi Wang, doctor
- Номер телефона: 86+010-88325813
- Электронная почта: wangyi@pkuph.edu.cn
Места учебы
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Китай, 100044
- Рекрутинг
- Peking University People's Hospital
-
Контакт:
- Yi Wang, doctor
- Номер телефона: 13331183901
- Электронная почта: wangyi@pkuph.edu.cn
-
-
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
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Clinically symptomatic patients (defined as palpable masses, nipple discharge, asymmetric thickening or nodules, and abnormal skin changes according to the guidelines) should be examined by BMRI at the judgment of the clinician.
Описание
Inclusion Criteria:
- Patients with clinical symptoms (define as palpable mass, nipple discharge, asymmetric thickening or nodules, and abnormal skin changes)
- Patients undergoing full sequence BMRI examination
- Through the follow-up database, at least 6 months of follow-up results can be obtained to determine whether the diagnosis result is negative/benign/malignant; for patients who need pathological biopsy, the pathological biopsy results shall prevail to determine the lesion benign/malignant
Exclusion Criteria:
- The breast had received radiotherapy, chemotherapy, biology and other treatments before BMRI.
- There are contraindications for breast-enhanced MRI examinations such as allergy to contrast agents.
- A prosthesis is implanted in the affected breast.
- Patients during lactation or pregnancy
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 |
|---|---|
|
Clinically symptomatic patients
Clinically symptomatic patients (defined as palpable masses, nipple discharge, asymmetric thickening or nodules, and abnormal skin changes according to the guidelines) should be examined by BMRI at the judgment of the clinician.
|
undergoing enhanced MRI
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Breast Cancer Screening
Временное ограничение: 5 years
|
Compare the area under the curve of the deep learning model of the BMRI full sequence, contrast-enhanced and non-contrast-enhanced sequence in the diagnosis of breast cancer.
|
5 years
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
The accuracy of radiologists and deep learning models
Временное ограничение: 5 years
|
Under the conditions of BMRI full sequence, contrast-enhanced and non-contrast-enhanced sequences, compare the sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of breast tumor detection by radiologists and deep learning models.
|
5 years
|
|
Health economics
Временное ограничение: 5 years
|
Compare the examination time, reading time and cost of BMRI full sequence, contrast-enhanced and non-contrast-enhanced sequences.
|
5 years
|
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 (Ожидаемый)
28 февраля 2022 г.
Первичное завершение (Ожидаемый)
30 сентября 2025 г.
Завершение исследования (Ожидаемый)
30 сентября 2025 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
12 сентября 2021 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
7 февраля 2022 г.
Первый опубликованный (Действительный)
16 февраля 2022 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
16 февраля 2022 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
7 февраля 2022 г.
Последняя проверка
1 февраля 2022 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- AI-BMRI-S
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. .