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

AI-Assisted 3D Reconstruction for Lung Resection Planning

23. září 2026 aktualizováno: Giacomo Argento, S. Andrea Hospital

Prospective Validation of an Artificial Intelligence-Based 3D Reconstruction Model for Preoperative Planning of Lung Resection.

This prospective observational study aims to validate an artificial intelligence (AI)-based system for automated three-dimensional (3D) reconstruction of pulmonary anatomy from preoperative chest computed tomography (CT) scans in patients undergoing lung resection.

The AI system will automatically identify and reconstruct relevant pulmonary anatomical structures, including pulmonary arteries, veins, bronchi, lobes, and segments. AI-generated 3D reconstructions will be compared with expert manual 3D reconstructions and with anatomical findings documented during surgery.

The primary objective is to assess the anatomical accuracy of AI-generated 3D reconstructions in identifying surgically relevant bronchovascular anatomy and anatomical variants. Secondary objectives include evaluating accuracy for individual anatomical structures, discrepancies between automated and manual reconstructions, concordance with intraoperative findings, and the time required to generate and review the automated reconstruction.

The study is observational and will not modify the planned surgical procedure or standard patient care.

Přehled studie

Detailní popis

Patients scheduled for anatomical lung resection who meet the study eligibility criteria will be prospectively enrolled. Preoperative contrast-enhanced chest CT images acquired as part of routine clinical care will be used for 3D reconstruction.

For each patient, an AI-based segmentation system will generate a 3D reconstruction of the relevant pulmonary anatomy, including pulmonary arterial, venous and bronchial structures, as well as lobar and segmental anatomy when applicable. The automated reconstruction will be reviewed without modifying the planned surgical treatment.

AI-generated reconstructions will be compared with expert manual 3D reconstructions and with anatomical findings documented intraoperatively. Particular attention will be given to the identification of surgically relevant bronchovascular branches and anatomical variants.

The primary analysis will assess the proportion of patients in whom the AI-generated reconstruction accurately represents all predefined surgically relevant anatomical structures for the planned resection, without clinically relevant omissions or incorrect structures.

Secondary analyses will assess performance at the individual anatomical-structure level, including arterial, venous and bronchial structures; characterize errors and discrepancies between automated and manual reconstruction; evaluate concordance with intraoperative anatomy; and assess the time required for automated reconstruction and expert review.

The study is a prospective, single-center observational validation study. All diagnostic and therapeutic decisions, including the indication and type of lung resection, will be made according to standard clinical practice independently of study participation.

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 místa

    • Lazio
      • Rome, Lazio, Itálie, 00189

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

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Adult patients undergoing anatomical lung resection at the Thoracic Surgery Unit of Sant'Andrea University Hospital who have a preoperative contrast-enhanced chest CT scan suitable for AI-based 3D reconstruction.

Popis

Inclusion Criteria:

  • Age ≥18 years
  • Scheduled for anatomical lung resection (segmentectomy, lobectomy, bilobectomy, or pneumonectomy)
  • Availability of a preoperative contrast-enhanced chest CT scan suitable for 3D reconstruction, with slice thickness ≤1.5 mm.
  • Ability to provide informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Preoperative CT images of insufficient quality or technical characteristics for 3D reconstruction.
  • Cancellation of the planned surgical procedure before surgery.
  • Inability or unwillingness to provide informed consent.

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: COHORT
  • Časové perspektivy: PROSPECTIVE

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Prospective Validation Cohort

Patients undergoing lung resection who are prospectively enrolled for validation of the AI-based 3D reconstruction system. Preoperative CT images will be processed by the AI system, and the resulting 3D reconstructions will be compared with expert manual reconstruction and intraoperative anatomical findings.

Preoperative contrast-enhanced chest CT images will be processed using an artificial intelligence-based segmentation system to automatically generate three-dimensional reconstructions of pulmonary anatomy, including pulmonary arteries, veins, bronchi, lobes, and segments when applicable. The AI-generated reconstructions will be evaluated against expert manual 3D reconstruction and intraoperative anatomical findings. The AI output will not determine or modify the planned surgical treatment.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Patient-Level Anatomical Accuracy of AI-Generated 3D Reconstruction
Časové okno: From preoperative CT imaging through completion of the surgical procedure

Proportion of patients in whom the AI-generated 3D reconstruction correctly represents all predefined surgically relevant pulmonary arterial, venous, and bronchial structures and anatomical variants for the planned lung resection, without clinically relevant omissions or incorrectly represented structures. Accuracy will be assessed by comparison with expert manual 3D reconstruction and intraoperative anatomical findings.

From preoperative CT imaging through completion of the surgical procedure

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

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 (Odhadovaný)

2. listopadu 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. května 2027

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. srpna 2027

Termíny zápisu do studia

První předloženo

23. září 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

23. září 2026

První zveřejněno (Aktuální)

1. října 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

1. října 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

23. září 2026

Naposledy ověřeno

1. září 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

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 .

Předplatit