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Entwicklung und Bewertung von Techniken zur computergestützten Erkennung und Diagnose anhand vorhandener radiologischer Bilder

27. September 2025 aktualisiert von: National Institutes of Health Clinical Center (CC)

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

Aktiv, nicht rekrutierend

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

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

144625

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • Maryland
      • Bethesda, Maryland, Vereinigte Staaten, 20892
        • National Institutes of Health Clinical Center

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Spezielle Klassen von Probanden wie schwangere Frauen, Kinder, kognitiv beeinträchtigte Personen oder andere wahrscheinlich gefährdete Personen werden eingeschlossen, da die Daten bereits gemäß einem vom IRB genehmigten Protokoll erhoben wurden und keine zusätzlichen Risiken aus dieser Forschung zu erwarten sind

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

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
1/Alle Fächer
Die Daten stammen aus Primärstudien zu allen Fächern.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Entwicklung computergestützter Erkennungstechniken zur Verbesserung der radiologischen Bildgebung
Zeitfenster: Ende des Studiums
Entwicklung computergestützter Erkennungstechniken zur Verbesserung der radiologischen Bildgebung
Ende des Studiums

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

National Institutes of Health Clinical Center (CC)

Ermittler

  • Hauptermittler: Ronald M Summers, M.D., National Institutes of Health Clinical Center (CC)

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Nützliche Links

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 (Tatsächlich)

5. Oktober 2020

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. Juni 2030

Studienabschluss (Geschätzt)

30. Juni 2030

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

7. Oktober 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

7. Oktober 2020

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

8. Oktober 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

30. September 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

27. September 2025

Zuletzt verifiziert

26. September 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 10000037
  • 000037-CC

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 .

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