Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Unterscheidung zwischen Gehirnblutung und Kontrastmittel

Künstliche Intelligenz zur Unterscheidung zwischen Hirnblutung und Kontrastmittelextravasation nach mechanischer Revaskularisation bei akutem ischämischem Schlaganfall

Ziel dieser Beobachtungsstudie ist es, mithilfe künstlicher Intelligenz Hirnblutungen von Kontrastmittelextravasationen nach mechanischer Revaskularisation bei ischämischen Schlaganfällen zu unterscheiden.

Die Hauptfrage, die beantwortet werden soll, lautet: Kann künstliche Intelligenz dabei helfen, eine Gehirnblutung von einer Kontrastmittelextravasation zu unterscheiden?

Patienten mit intrakraniellen Läsionen hoher Dichte bei CT-Scans innerhalb von 24 Stunden nach der mechanischen Revaskularisierung werden eingeschlossen. Es werden voraussichtlich 500 Patienten aufgenommen. Die Art der hochdichten Läsion wird anhand von Dual-Energy-CT-Bildern oder Folgebildern bestimmt. Die Patienten werden durch geschichtete Zufallsstichproben (6:2:2) in Trainingsgruppen, Validierungs- und Testgruppen eingeteilt. Nachdem die Bilder und die Bildbeschriftungen erhalten wurden, wird Deep-Learning-Künstliche Intelligenz verwendet, um die Bildeigenschaften zu lernen und ein Diagnosemodell zu erstellen, und die Modellleistung und Generalisierungsfähigkeit werden bewertet.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

500

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Von Dezember 2017 bis Juni 2023 werden Patienten mit akutem ischämischen Schlaganfall oder intrakranieller Arterienstenose, die sich in 10 Zentren einer mechanischen Vaskularisierung unterzogen haben, retrospektiv aufgenommen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

(1) Bei den Patienten wurde nach mechanischer Vaskularisation eine nicht-verstärkte Kopf-CT durchgeführt. (2) Die erste postoperative Kopf-CT ohne Verstärkung wurde innerhalb von 24 Stunden nach der mechanischen Vaskularisierung durchgeführt. und (3) intrakranielle Hyperintensität, die als eine objektiv höhere Dichte als die umgebende graue oder weiße Substanz im Parenchym oder eine höhere Dichte als die Liquor cerebrospinalis in Ventrikeln und Zisternen definiert wurde, konnte danach auf der ersten nicht verstärkten Kopf-CT beobachtet werden mechanische Vaskularisierung.

Ausschlusskriterien:

(1) Die Nachbeobachtungszeit der nicht-verstärkten Kopf-CT nach mechanischer Vaskularisation betrug weniger als 24 Stunden; (2) Artefakte (z. B. Metallartefakte oder Bewegungsartefakte) beeinflussten die Hyperintensität in CT-Bildern; und (3) Patienten wurden nach mechanischer Vaskularisierung einer Kraniotomie unterzogen, was es schwierig machte, den Bereich mit Hyperintensität zu identifizieren.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Blutung
Das Ergebnis der intrakraniellen Hyperdichte auf CT-Bildern wird durch Dual-Energy-CT oder Folgebilder bestimmt: Hyperdichte ist auf dem virtuellen kontrastfreien Bild der Dual-Energy-CT zu erkennen oder hohe Dichte bleibt länger als 48 bestehen Std.
einfache Kontrastextravasation
Auf den virtuellen kontrastfreien Bildern der Dual-Energy-CT ist keine intrakranielle Hyperdichte zu erkennen, oder die Folge-CT zeigt, dass die Hyperdichte innerhalb von 48 Stunden absorbiert wird.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Entwickeln Sie ein Deep-Learning-Modell zur Unterscheidung von Hirnblutungen und Kontrastmittelextravasation und bewerten Sie die Modellleistung und Generalisierungsfähigkeit
Zeitfenster: 2024-12
Die Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, Präzision und Erinnerung des Modells werden berechnet und eine Verwirrungsmatrix wird angezeigt.
2024-12

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. September 2023

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juli 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

4. September 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

4. September 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

13. September 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

13. September 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

4. September 2023

Zuletzt verifiziert

1. September 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • SYSKY-2023-865-01

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

UNENTSCHIEDEN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .