Využití umělé inteligence k predikci rakovinných lymfatických uzlin pro staging rakoviny plic během ultrazvukového zobrazování
Vývoj a validace počítačem podporovaného algoritmu s využitím umělé inteligence a hlubokých neuronových sítí pro segmentaci ultrasonografických rysů lymfatických uzlin během endobronchiálního ultrazvuku
Přehled studie
Postavení
Postavení
Podmínky
Podmínky
Intervence / Léčba
Intervence / Léčba
Typ studie
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Zápis
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
Ontario
-
Hamilton, Ontario, Kanada, L8N 4A6
- St. Joseph's Healthcare Hamilton
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
Přijímá zdravé dobrovolníky
Pohlaví způsobilá ke studiu
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
- musí být diagnostikován s potvrzeným nebo suspektním karcinomem plic a musí podstupovat diagnostiku/staging EBUS
Kritéria vyloučení:
- Žádný
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Vývoj počítačového algoritmu pro identifikaci ultrasonografických znaků lymfatických uzlin
Časové okno: Od retrospektivního sběru dat po vývoj algoritmu (1 měsíc)
|
Cíl: zjistit, zda se hluboká neuronová síť AI (NeuralSeg) může naučit, jak přiřadit skóre kanadských lymfatických uzlin lymfatickým uzlům vyšetřeným pomocí EBUS, pomocí techniky segmentace na existující (derivační) sadě videí lymfatických uzlin
|
Od retrospektivního sběru dat po vývoj algoritmu (1 měsíc)
|
|
Validace počítačového algoritmu k identifikaci ultrasonografických rysů lymfatických uzlin
Časové okno: Od prospektivního sběru dat po validaci algoritmu (6 měsíců)
|
Cíl: zjistit, zda NeuralSeg dokáže správně aplikovat Kanadské skóre lymfatických uzlin na novou (ověřovací) sadu videí lymfatických uzlin, kterou nikdy předtím neviděl
|
Od prospektivního sběru dat po validaci algoritmu (6 měsíců)
|
Sekundární výstupní opatření
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Přesnost a spolehlivost segmentace prováděné NeuralSegem
Časové okno: Od segmentace provedené chirurgem po segmentaci provedenou NeuralSegem (1 měsíc)
|
Cíl: porovnat přesnost a spolehlivost segmentace provedené NeuralSegem se segmentací provedenou zkušeným endoskopickým chirurgem pomocí DICE-SORENSEN koeficientů.
|
Od segmentace provedené chirurgem po segmentaci provedenou NeuralSegem (1 měsíc)
|
|
NeuralSeg predikce malignity lymfatických uzlin
Časové okno: Od algoritmu NeuralSeg použitého na zobrazování EBUS po zprávu o biopsii (odhaduje se na 2–3 měsíce)
|
Cíl: zjistit, zda NeuralSeg dokáže přesně předpovědět malignitu v lymfatických uzlinách ve srovnání s výsledky biopsie vyšetřované lymfatické uzliny.
|
Od algoritmu NeuralSeg použitého na zobrazování EBUS po zprávu o biopsii (odhaduje se na 2–3 měsíce)
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Sponzor
Vyšetřovatelé
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Wael C Hanna, St. Josephs Healthcare Hamilton
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019 Jan;25(1):44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7. Epub 2019 Jan 7.
- American College of Chest Physicians; Health and Science Policy Committee. Diagnosis and management of lung cancer: ACCP evidence-based guidelines. American College of Chest Physicians. Chest. 2003 Jan;123(1 Suppl):D-G, 1S-337S. No abstract available.
- Hanna WC, Yasufuku K. Bronchoscopic staging of lung cancer. Ther Adv Respir Dis. 2013 Apr;7(2):111-8. doi: 10.1177/1753465812468041. Epub 2012 Dec 20.
- Hylton DA, Turner J, Shargall Y, Finley C, Agzarian J, Yasufuku K, Fahim C, Hanna WC. Ultrasonographic characteristics of lymph nodes as predictors of malignancy during endobronchial ultrasound (EBUS): A systematic review. Lung Cancer. 2018 Dec;126:97-105. doi: 10.1016/j.lungcan.2018.10.020. Epub 2018 Oct 30.
- El-Sherief AH, Lau CT, Wu CC, Drake RL, Abbott GF, Rice TW. International association for the study of lung cancer (IASLC) lymph node map: radiologic review with CT illustration. Radiographics. 2014 Oct;34(6):1680-91. doi: 10.1148/rg.346130097.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Začátek studia
Primární dokončení (Aktuální)
Primární dokončení
Dokončení studie (Aktuální)
Dokončení studie
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
První zveřejněno
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Poslední zveřejněná aktualizace
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
Další identifikační čísla studie
- StJoes EBUS AI (5636)
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .