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

15. listopadu 2023 aktualizováno: Norwegian University of Science and Technology

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

Zhodnotit užitečnost hluboké neuronové sítě (DNN) při hodnocení mediastinálních a hilových lymfatických uzlin pomocí endobronchiálního ultrazvuku (EBUS). Studie prozkoumá proveditelnost DNN k identifikaci lymfatických uzlin a krevních cév vyšetřených pomocí EBUS.

Přehled studie

Detailní popis

Multicentrická prospektivní studie proveditelnosti. Model DNN bude trénován na ultrazvukových snímcích s anotací pro identifikaci lymfatických uzlin a krevních cév vyšetřených pomocí EBUS. V první části studie bude hodnocena schopnost DNN segmentovat lymfatické uzliny a cévy na základě pooperačního zpracování a statických EBUS snímků. V druhé části studie bude vyhodnoceno využití DNN v reálném čase v proceduře EBUS.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

50

Kontakty a umístění

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

Studijní kontakt

Studijní záloha kontaktů

Studijní místa

      • Levanger, Norsko, 7600
        • Nábor
        • Department of Pulmonology, Levanger Hospital, North Trøndelag Hospital Trust
        • Kontakt:
      • Trondheim, Norsko, 7030
        • Nábor
        • Department of Thoracic Medicine, St Olavs Hospital
        • Kontakt:

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

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Patenty s nediagnostikovanými zvětšenými mediastinálními a hilovými lymfatickými uzlinami, kteří byli doporučeni pro endobronchiální ultrazvukovou transbronchiální aspiraci jehlou (EBUS-TBNA).

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Subjekty odeslané na hrudní oddělení v kterékoli ze zúčastněných nemocnic s nediagnostikovanými zvětšenými mediastinálními a hilovými lymfatickými uzlinami.
  • Subjekty musí být ve věku ≥ 18 let

Kritéria vyloučení:

  • Těhotenství
  • Jakýkoli pacient, o kterém se zkoušející domnívá, že není pro tuto studii z jakéhokoli důvodu vhodný.

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

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Schopnost
Časové okno: 8 měsíců
Prozkoumat, zda má hluboká neuronová síť (DNN) schopnost segmentovat lymfatické uzliny a krevní cévy ze snímků EBUS
8 měsíců

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Přesnost
Časové okno: 2 měsíce
Přesnost, kterou má DNN pro detekci lymfatických uzlin a krevních cév. Měřeno jak na voxel v obrázcích EBUS, tak na anotovanou strukturu (struktura je považována za detekovanou, pokud alespoň 50 % jejích anotovaných pixelů identifikuje DNN).
2 měsíce
Citlivost
Časové okno: 2 měsíce
Skutečně pozitivní sazba. Správně detekované lymfatické uzliny/krevní céva přes celkové lymfatické uzliny/krevní céva. Měřeno na pixel v obrazech EBUS
2 měsíce
Specifičnost
Časové okno: 2 měsíce
Specifičnost = (skutečně negativní)/(skutečně negativní + falešně pozitivní). Měřeno na pixel v obrazech EBUS.
2 měsíce
Koeficient podobnosti kostek
Časové okno: 2 měsíce
Měří podobnost mezi dvěma soubory dat: Anotované pulmonologem vs. DNN.
2 měsíce
Doba běhu
Časové okno: 2 měsíce
Je doba běhu dostatečně nízká pro analýzu v reálném čase během EBUS?
2 měsíce
Nežádoucí události
Časové okno: 48 hodin
Registrované nežádoucí události nebo neočekávané události související s postupem
48 hodin

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

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 2025

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. prosince 2025

Termíny zápisu do studia

První předloženo

13. února 2023

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

13. února 2023

První zveřejněno (Aktuální)

22. února 2023

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Odhadovaný)

16. listopadu 2023

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

15. listopadu 2023

Naposledy ověřeno

1. listopadu 2023

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • 240245

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

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 .

Klinické studie na Rakovina plic

Klinické studie na algoritmus strojového učení

3
Předplatit