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利用超声波传感器原理研制乳腺检查辅助工具

2026年10月3日 更新者:Hyeong-Gon Moon、Seoul National University Hospital

利用超声波传感器原理开发乳房检查辅助工具:开发与验证研究

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.

研究概览

详细说明

[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]

  1. Primary endpoint Sensitivity/specificity/predictive value/accuracy/positive & negative predictive of diagnostic performance
  2. Secondary endpoint Artificial intelligence algorithm efficacy

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

200

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

    • Seoul
      • Seoul、Seoul、韩国、03080
        • Seoul National University Hospital

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年 至 80年 (成人、年长者)

接受健康志愿者

不

有资格学习的性别

女性

取样方法

非概率样本

研究人群

scheduled for surgery after a tumor has been confirmed on breast ultrasound examination

描述

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

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

  • 观测模型:COHORT
  • 时间观点:PROSPECTIVE

队列和干预

团体/队列
超声波组

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
Device performance
大体时间: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

次要结果测量

结果测量
大体时间
人工智能算法功效
大体时间:研究参与者注册截止日期后 2 年内
研究参与者注册截止日期后 2 年内

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2022年10月5日

初级完成 (实际的)

2024年1月5日

研究完成 (实际的)

2025年1月5日

研究注册日期

首次提交

2024年2月4日

首先提交符合 QC 标准的

2024年2月4日

首次发布 (实际的)

2024年2月13日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2026年10月6日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2026年10月3日

最后验证

2026年10月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

不

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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