- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT06675266
LETECKÝ RÁM: Umělá inteligence pro rozpoznání fetálních mozkových anomálií při skenování fetálního mozku ve druhém trimestru (AIRFRAME)
Vývoj algoritmu umělé inteligence k rozpoznání abnormálních nálezů při rutinním ultrazvuku fetálního mozku. AIRFRAME (Umělá inteligence pro rozpoznávání mozkových anomálií plodu)
Přehled studie
Postavení
Podmínky
Detailní popis
Aplikace AI v porodnickém ultrazvuku zahrnuje tři aspekty: identifikaci struktury, automatická a standardizovaná měření a klasifikační diagnostiku. Vzhledem k tomu, že porodnický ultrazvuk je časově náročný, použití AI by také mohlo zkrátit dobu vyšetření a zlepšit pracovní postup.
Design studie: jedná se o multicentrickou retrospektivní observační kohortovou studii a následnou prospektivní kohortovou studii. Návrh studie bude organizován ve dvou různých fázích.
První fáze, retrospektivní studie proveditelnosti, má za cíl vyvinout a trénovat AI-algoritmus s normálními a abnormálními snímky retrospektivně získanými během ultrazvukového skenování ve druhém trimestru z různých mezinárodních center fetální medicíny.
Druhá fáze, prospektivní klinická validace, má za cíl otestovat AI-algoritmus při hodnocení základní anatomie mozku plodu v reálném klinickém prostředí s reálnými pacienty z každého ze zúčastněných center fetální medicíny.
Nastavení: Tři (3) centra fetální medicíny.
Účastníci: populace singleton těhotných, která podstoupila ultrazvukové vyšetření mezi 19. - 22. týdnem těhotenství v participujících centrech.
Primární cíl: ověřit novou technologii založenou na umělé inteligenci pro automatizované hodnocení základní anatomie mozku plodu, která by mohla být potenciálně použita k podpoře screeningového skenování ve druhém trimestru.
Sekundární koncové body:
Zlepšit výkon standardního druhotrimestrálního screeningu anatomie mozku plodu zajišťující jeho spolehlivé sonografické vyšetření v kratší době provedení.
Zjistit vyšší opakovatelnost a reprodukovatelnost, což umožní implementovat ultrazvukový screening i z hlediska efektivity v širokém měřítku, optimalizace zdrojů zdravotní péče V první fázi studie budou zúčastněná centra fetální medicíny prohledávat své elektronické databáze a hledat snímky ojedinělých těhotných žen, které podstoupila ultrazvukové vyšetření v 19+0 - 22+6 týdnu gestace s jakoukoliv anomálií mozku plodu. Normální snímky mozku plodu ve stejném gestačním věku poskytnou podpůrná centra – tj. Fondazione Policlinico A. Gemelli, IRCCS a Univerzita v Parmě. Klinické, ultrazvukové, prenatální a postnatální informace o každém případu budou získány ze zdravotních záznamů pacienta a vloženy do souboru elektronické databáze hlavním zkoušejícím z každého zúčastněného centra. Získané snímky budou anonymizovány, uloženy jako DICOM a sdíleny prostřednictvím vyhrazeného cloudového úložného systému, který vytvoří tým bioinženýrství. Každé centrum bude mít přístup k webovému systému pomocí osobního ID a hesla.
Ve druhé fázi studie bude algoritmus prospektivně testován a validován v reálném klinickém prostředí s reálnými pacienty z každého ze zúčastněných center fetální medicíny. Kritéria pro zařazení a vyloučení, protokol zobrazování a sběr dat budou stejné jako v retrospektivní fázi.
Typ studie
Zápis (Odhadovaný)
Kontakty a umístění
Studijní kontakt
- Jméno: Alessandra Familiari, MD
- Telefonní číslo: +39 3285887422
- E-mail: alessandra.familiari@policlinicogemelli.it
Studijní místa
-
-
-
Rome, Itálie, 00136
- Nábor
- Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli
-
Kontakt:
- Alessandra Familiari, MD
- Telefonní číslo: +39 3285887422
- E-mail: alessandra.familiari@policlinicogemelli.it
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria zahrnutí:
- Ženy s jednočetným těhotenstvím podstupující ultrazvukové vyšetření mezi 19+0 - 22+6 týdnem těhotenství
Kritéria vyloučení:
- Ženy, které neměly screening ve druhém trimestru v ustáleném gestačním věku.
- Ženy, u kterých nebyla technicky možná dobrá vizualizace transventrikulární, transthalamické a transcerebelární roviny hlavičky plodu.
- Ženy, které nejsou schopny dát informovaný souhlas.
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
VĚC
Plody s mozkovými anomáliemi
|
Vývoj algoritmu AI pro včasnou detekci mozkových anomálií plodu ve druhém trimestru těhotenství
Ostatní jména:
|
|
OVLÁDÁNÍ
Plody s anomálií mozku
|
Vývoj algoritmu AI pro včasnou detekci mozkových anomálií plodu ve druhém trimestru těhotenství
Ostatní jména:
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Algoritmus AI
Časové okno: 2 roky
|
Počet případů zjištěných aplikací algoritmu AI
|
2 roky
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Reprodukovatelnost
Časové okno: 1 rok
|
Počet případů detekovaných pomocí algoritmu AI ve srovnání s případy detekovanými standardními technikami prenatální diagnostiky
|
1 rok
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Spolupracovníci
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Alessandra Familiari, Fondazione Policlinico Universitario A. gemelli, IRCCS
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Chen H, Wu L, Dou Q, Qin J, Li S, Cheng JZ, Ni D, Heng PA. Ultrasound Standard Plane Detection Using a Composite Neural Network Framework. IEEE Trans Cybern. 2017 Jun;47(6):1576-1586. doi: 10.1109/TCYB.2017.2685080. Epub 2017 Mar 30.
- Yu Z, Tan EL, Ni D, Qin J, Chen S, Li S, Lei B, Wang T. A Deep Convolutional Neural Network-Based Framework for Automatic Fetal Facial Standard Plane Recognition. IEEE J Biomed Health Inform. 2018 May;22(3):874-885. doi: 10.1109/JBHI.2017.2705031. Epub 2017 May 17.
- Yaqub M, Kelly B, Papageorghiou AT, Noble JA. A Deep Learning Solution for Automatic Fetal Neurosonographic Diagnostic Plane Verification Using Clinical Standard Constraints. Ultrasound Med Biol. 2017 Dec;43(12):2925-2933. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2017.07.013. Epub 2017 Sep 28.
- Ambroise Grandjean G, Hossu G, Bertholdt C, Noble P, Morel O, Grange G. Artificial intelligence assistance for fetal head biometry: Assessment of automated measurement software. Diagn Interv Imaging. 2018 Nov;99(11):709-716. doi: 10.1016/j.diii.2018.08.001. Epub 2018 Sep 1.
- Rydberg C, Tunon K. Detection of fetal abnormalities by second-trimester ultrasound screening in a non-selected population. Acta Obstet Gynecol Scand. 2017 Feb;96(2):176-182. doi: 10.1111/aogs.13037. Epub 2016 Nov 22.
- Hendricks KA, Simpson JS, Larsen RD. Neural tube defects along the Texas-Mexico border, 1993-1995. Am J Epidemiol. 1999 Jun 15;149(12):1119-27. doi: 10.1093/oxfordjournals.aje.a009766.
- Klusmann A, Heinrich B, Stopler H, Gartner J, Mayatepek E, Von Kries R. A decreasing rate of neural tube defects following the recommendations for periconceptional folic acid supplementation. Acta Paediatr. 2005 Nov;94(11):1538-42. doi: 10.1080/08035250500340396.
- De Wals P, Rusen ID, Lee NS, Morin P, Niyonsenga T. Trend in prevalence of neural tube defects in Quebec. Birth Defects Res A Clin Mol Teratol. 2003 Nov;67(11):919-23. doi: 10.1002/bdra.10124.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Odhadovaný)
Dokončení studie (Odhadovaný)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Odhadovaný)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Odhadovaný)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- Prod. ID 4813
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 .