Меню
Набор скоро начнётся NCT07605195

Research on the Whole-Process Intelligent Diagnosis and Treatment of Digital Breast Tomosynthesis Based on Deep Learning

Без фазы С лечением Breast Carcinoma

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: To explore the value of digital breast tomosynthesis based on deep learning in the diagnosis of breast cancer.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Breast Carcinoma. Базовые параметры: 18 лет — 80 лет · Женщины.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

Research on the Whole-Process Intelligent Diagnosis and Treatment of Digital Breast Tomosynthesis Based on Deep Learning: Multicenter Retrospective and Prospective Validation

Обзор

This study aims to construct a multi-task deep learning model system to mine deep features in DBT images, so as to achieve accurate detection of breast lesions, differential diagnosis of benign and malignant (especially for the challenging BI-RADS 4A category), prediction of molecular subtypes, and evaluation of neoadjuvant chemotherapy (NAC) efficacy, providing an imaging basis for precision medicine.

Вмешательства

  • Диагностический тест To explore the value of digital breast tomosynthesis based on deep learning in the diagnosis of breast cancer
    The digital breast tomosynthesis is part of the standard treatment protocol.

Первичные конечные точки

  • The accuracy of the multi-task deep learning-based intelligent diagnostic model in differentiating benign and malignant breast lesions on digital breast tomosynthesis (DBT) images. [Срок оценки: 1day]

Критерии участия

Критерии включения

  • Female patients aged ≥ 18 years.
  • Complete bilateral digital breast tomosynthesis (DBT) images available, including craniocaudal (CC) and mediolateral oblique (MLO) views.
  • Confirmed pathological diagnosis (core needle biopsy or surgical resection) serving as the reference standard; or benign lesions with stable findings on follow-up for more than 2 years.
  • (For the efficacy prediction subgroup) Patients who received complete neoadjuvant therapy and had postoperative pathological results.

2\. Exclusion Criteria

  • Poor image quality with severe artifacts that precluded reliable analysis.
  • History of previous breast surgery or radiotherapy (except for the recurrence risk subgroup).
  • Incomplete clinical or pathological data.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Распределение
Не применимо
Модель
Одна группа
Маскирование
Открытое
Основная цель
Диагностика

Центры проведения

Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.

Идентификаторы

NCT: NCT07605195 · KYLX2026-064

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗