Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Rozšířený endobronchiální ultrazvuk (EBUS-TBNA) s umělou inteligencí

29. září 2026 aktualizováno: Norwegian University of Science and Technology

Automatická segmentace mediastinálních lymfatických uzlin a krevních cév na snímcích endobronchiálního ultrazvuku (EBUS) pomocí hluboké neuronové sítě

To evaluate the usefulness of Deep neural network (DNN) in the evaluation of mediastinal and hilar lymph nodes with Endobronchial ultrasound (EBUS). The study will explore the feasibility of DNN to identify lymph nodes and blood vessel examined with EBUS.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Přístroj: machine learning algorithm

Detailní popis

Multi-center prospective feasibility study. The DNN model will be trained on ultrasound images with annotation to identifies lymph nodes and blood vessels examined with EBUS. The ability of the DNN to segment lymph nodes and vessels based on postoperative processing and static EBUS images will be evaluated in the first part of the study. In the second part of the study Real-time use of DNN in EBUS procedure will be evaluated.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Jméno: Øyvind Ervik, MD
Telefonní číslo: +4791634595
E-mail: oyvind.ervik@ntnu.no

Studijní záloha kontaktů

Jméno: Hanne Sorger, MD,PhD
Telefonní číslo: +4791816787
E-mail: hanne.sorger@ntnu.no

Studijní místa

Norsko
- - Levanger, Norsko, 7600
    - Nábor
    - Department of Pulmonology, Levanger Hospital, North Trøndelag Hospital Trust
    - Kontakt:
      
      Øyvind Ervik, MD
      
      Telefonní číslo: +4791634595
      
      E-mail: oyvind.ervik@ntnu.no
  - Trondheim, Norsko, 7030
    - Nábor
    - Department of Thoracic Medicine, St Olavs Hospital
    - Kontakt:
      
      Håkon O Leira, MD, PhD
      
      Telefonní číslo: +4799014967
      
      E-mail: håkon.o.leira@ntnu.no

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

18 let a starší (Dospělý, Starší dospělý)

Přijímá zdravé dobrovolníky

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Patents with undiagnosed enlarged mediastinal and hilar lymph nodes who have been recommended for Endobronchial ultrasound transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA).

Popis

Inclusion Criteria:

Subjects referred to thoracic department in any of the participating hospitals with undiagnosed enlarged mediastinal and hilar lymph nodes.
Subjects have to be ≥ 18 years of age

Exclusion Criteria:

Pregnancy
Any patient that the Investigator feels is not appropriate for this study for any reason.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Observační modely: CASE_ONLY
Časové perspektivy: PROSPECTIVE

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku	Popis opatření	Časové okno
Capability Časové okno: 8 months	To explore if Deep neural network (DNN) has capability to segment lymph nodes and blood vessels from EBUS images	8 months

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku	Popis opatření	Časové okno
Precision Časové okno: 2 months	The precision the DNN has for detecting lymph nodes and blood vessels. Measured both per voxel in the EBUS images and per annotated structure (a structure is counted as detected if at least 50% of its annotated pixels are identified by the DNN).	2 months
Sensitivity Časové okno: 2 months	True positive rate. Correctly detected lymph nodes/blood vessel over total lymph nodes/blood vessel. Measured per pixel in the EBUS images	2 months
Specificity Časové okno: 2 months	Specificity = (True Negative)/(True Negative + False Positive). Measured per pixel in the EBUS images.	2 months
Dice similarity coefficient Časové okno: 2 months	Measures the similarity between two sets of data: Annotated by pulmonologist vs DNN.	2 months
Run-time Časové okno: 2 months	Is the run-time sufficiently low for real-time analysis during EBUS?	2 months
Adverse events Časové okno: 48 hours	Procedure related adverse events or unexpected incidents registered	48 hours

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Norwegian University of Science and Technology

Spolupracovníci

Helse Nord-Trøndelag HF

SINTEF Health Research

Vyšetřovatelé

Ředitel studie: Øivind Rognmo, Dr.philos, Norwegian University of Science and Technology

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

1. května 2023

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. května 2027

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. prosince 2027

Termíny zápisu do studia

První předloženo

13. února 2023

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality