- ICH GCP
- Amerikanska kliniska prövningsregistret
- Klinisk prövning NCT06255808
Utveckling av hjälpverktyg för bröstundersökning med hjälp av principen för ultraljudssensor
Utveckling av hjälpverktyg för bröstundersökning med hjälp av principen för ultraljudssensor: En utvecklings- och valideringsstudie
The accuracy of breast examinations and ultrasonography performed clinically to detect breast mass varies greatly depending on the physician's skill level, and the accuracy of breast examinations by non-experts is particularly low. In this study, we aimed to validate whether the concurrent use of ultrasound sensor technology is an efficient strategy for the purpose of improving the sensitivity of detecting breast masses through breast examination.
Studieöversikt
Status
Detaljerad beskrivning
[Background] This research team would like to conduct this study based on the idea that the sensitivity of breast palpation can be improved by moving away from traditional breast palpation, which is simply performed by hand, and using auxiliary examination equipment based on ultrasonic sensor technology. In particular, our research team focused on the waveform of the ultrasound itself rather than the visual images obtained through the ultrasound device. In the existing breast ultrasound, the medical staff reads images created through ultrasound from multiple sensors to confirm the possibility of breast cancer, and this is read based on the medical staff's very subjective opinions. However, ultrasonic waveforms acquired through ultrasound can store information about the waveform as data and thus be implemented as objective values.
[Study design] Prospective, multi-institutional
[Study protocol]
① Preoperative ultrasound sensor-based diagnostic equipment was applied to 200 patients with breast mass among patients admitted to the breast surgery department, and prospectively obtained ultrasound echo signal data generated by the mass.
② For this purpose, the researcher uses equipment containing a single ultrasound sensor to manually scan the mass lesion area and no evidence disease area.
③ Diagnostic performance (judgment for presence or absence of a tumor) of diagnostic tool based on ultrasound sensor technology through an artificial intelligence algorithm designed based on ultrasound wavelength and frequency optimized for mass detection.
[Objectives]
- Primary endpoint Sensitivity/specificity/predictive value/accuracy/positive & negative predictive of diagnostic performance
- Secondary endpoint Artificial intelligence algorithm efficacy
Studietyp
Inskrivning (Faktisk)
Kontakter och platser
Studieorter
-
-
Seoul
-
Seoul, Seoul, Sydkorea, 03080
- Seoul National University Hospital
-
-
Deltagandekriterier
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
Tar emot friska volontärer
Kön som är behöriga för studier
Testmetod
Studera befolkning
scheduled for surgery after a tumor has been confirmed on breast ultrasound examination
Beskrivning
Inclusion Criteria:
- female patients between 18 and 80 years of age who are scheduled for surgery after a tumor has been confirmed on breast ultrasound examination
Exclusion Criteria:
- Patients diagnosed with breast cancer after biopsy with non-mass enhancement or calcification
- Inflammatory breast cancer
- Patients whose cancer has invaded the skin and broken through
- Patients with skin diseases
- Women who refused to participate in the study
Studieplan
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
- Observationsmodeller: COHORT
- Tidsperspektiv: PROSPECTIVE
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
|---|
|
Ultraljudsgrupp
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Device performance
Tidsram: Within 1 year after the study participant registration deadline
|
Sensitivity/specificity/predictive value/accuracy/positive predictive value/ negative predictive value of diagnostic performance |
Within 1 year after the study participant registration deadline
|
Sekundära resultatmått
Resultatmått |
Tidsram |
|---|---|
|
Effektivitet av artificiell intelligensalgoritm
Tidsram: Inom 2 år efter sista anmälningsdag för studiedeltagare
|
Inom 2 år efter sista anmälningsdag för studiedeltagare
|
Samarbetspartners och utredare
Studieavstämningsdatum
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
Primärt slutförande (Faktisk)
Avslutad studie (Faktisk)
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
Första postat (Faktisk)
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
Senast verifierad
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
- Neoplasmer efter plats
- Neoplasmer
- Genetiska sjukdomar, medfödda
- Luftvägssjukdomar
- Matsmältningssystemets sjukdomar
- Lungsjukdomar
- Spädbarn, nyfödda, sjukdomar
- Bukspottkörtelsjukdomar
- Hudsjukdomar
- Bröstsjukdomar
- Medfödda, ärftliga och neonatala sjukdomar och abnormiteter
- Hud- och bindvävssjukdomar
- Bröstneoplasmer
- Cystisk fibros
Andra studie-ID-nummer
- 2209-039-1357
Plan för individuella deltagardata (IPD)
Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .