Entwicklung und Bewertung von Techniken zur computergestützten Erkennung und Diagnose anhand vorhandener radiologischer Bilder
Hintergrund:
Radiologische Bilder werden immer komplexer. Sie werden auch häufiger verwendet. Das medizinische Personal ist mit Daten überhäuft. Computer Aided Detection (CAD) und Diagnose können die medizinische Versorgung verbessern. Forscher wollen Wege zur Verwendung von CAD schaffen und testen. Dafür wollen sie Daten aus der Abteilung für Diagnostische Radiologie des Klinikums nutzen.
Zielsetzung:
Erstellung von Algorithmen und Software, die Läsionen genau erkennen und charakterisieren, Anatomie modellieren und Krankheiten in radiologischen Studien überwachen.
Teilnahmeberechtigung:
Personen jeden Alters, deren radiologische Untersuchungen im klinischen PACS (Bildarchivierungssystem) des Klinikums seit dem 6. Juli 1953 ohne Enddatum gespeichert sind. Menschen mit Zielläsionen jeglicher Art werden eingeschlossen.
Design:
Diese Studie wird vorhandene Daten verwenden. Zu den Teilnehmern gehören Männer und Frauen jeden Alters. Sie werden durch Schlüsselwortsuche in NIH-Datenbanken ausgewählt.
Die verwendeten Daten können CT-, MRI-, Ultraschall- und andere Bilder umfassen. Es kann den Namen, das Geburtsdatum und das Prüfungsdatum eines Teilnehmers enthalten. Es kann den Namen des Arztes, Radiologen und Krankenhauses enthalten. Daten wie Alter, Geschlecht, Rasse, Krankheit und Behandlung können verwendet werden. Andere Daten aus Diagrammen oder Studien können verwendet werden.
Es werden Bilddaten aller Organe des Körpers untersucht.
Die Daten werden auf Computern und Servern gespeichert. Das Gerät wird passwortgeschützt sein. Ausdrucke werden in verschlossenen Räumen aufbewahrt.
Dieses Studium dauert 10 Jahre.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Studienbeschreibung:
Diese Studie verwendet Techniken der künstlichen Intelligenz, um die radiologische Diagnose zu verbessern.
Zielsetzung:
Entwicklung computergestützter Erkennungstechniken zur Verbesserung der radiologischen Bildgebung.
Studienpopulation:
Bis zu 1.000.000 Patienten des NIH Clinical Center.
Beschreibung der Standorte/Einrichtungen, die Forschung betreiben:
NIH-Klinisches Zentrum
Studiendauer:
10 Jahre
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Maryland
-
Bethesda, Maryland, Vereinigte Staaten, 20892
- National Institutes of Health Clinical Center
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
- EINSCHLUSSKRITERIEN:
- Alle im klinischen PACS (Picture Archiving System) des Clinical Center verfügbaren radiologischen Untersuchungen vom 6. Juli 1953 ohne Enddatum.
- Männer und Frauen jeden Alters.
- Patienten mit Zielläsionen jeglicher Art werden eingeschlossen
- Patienten ohne die Zielläsion werden einbezogen, um die Spezifität des computergestützten Erkennungs- oder Diagnosealgorithmus zu bestimmen
AUSSCHLUSSKRITERIEN:
Keiner
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
|---|
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1/Alle Fächer
Die Daten stammen aus Primärstudien zu allen Fächern.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Entwicklung computergestützter Erkennungstechniken zur Verbesserung der radiologischen Bildgebung
Zeitfenster: Ende des Studiums
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Entwicklung computergestützter Erkennungstechniken zur Verbesserung der radiologischen Bildgebung
|
Ende des Studiums
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Ronald M Summers, M.D., National Institutes of Health Clinical Center (CC)
Publikationen und hilfreiche Links
Nützliche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 10000037
- 000037-CC
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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