A Volunteer Study to Collect Imaging Data for the Development and Validation of ScanNav Anatomy PNB
A Volunteer Study to Collect Imaging Data for the Development and Validation of Intelligent Ultrasound ScanNav Anatomy PNB
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
This is a single-centre, non-randomised, prospective study involving up to 100 participants. The data collected in this study will augment the data collected in ML2018_AG_01, ML2018_AG_02, IU2019_AG_03, and IU2020_AG_04.
Phase I Collect data from participants for each indicated block area. This set will be used to develop and verify models for the identification and highlighting of target anatomical structures on ultrasound images.
Phase II Validation will proceed by feeding the videos into the ScanNav AnatomyGuide system and recording the output anatomy highlighting, overlaid on the original ultrasound image. The overlaid video will be examined by experts to identify safety and performance issues.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Wales
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Cardiff, Wales, Vereinigtes Königreich, CF10 1DY
- Intelligent Ultrasound Limited
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Inclusion Criteria:
Potential participants who meet the following criteria will be considered eligible for the study:
- Male or female, at least 18 years of age;
- Able to comprehend and sign the Informed Consent prior to enrolment in the study.
Exclusion Criteria:
Potential participants who meet the following criteria will NOT be eligible for the study:
- Aged <18 years of age;
- Unwilling or unable to provide informed consent;
- Previous surgery or trauma to the affected area.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Interessent
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Change in per-class Mean Intersection over Union (IoU) scores of deep-learning segmentation models compared to baseline models
Zeitfenster: 6 months
|
The mean Intersection over Union will be computed for each class for each model trained with the enlarged dataset, using the existing unseen test data set.
These scores will be compared with the scores from the existing baseline models to determine the effect of the enlarged training data
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6 months
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: James Bowness, Clinical consultant, University of Oxford & Royal Gwent Hospital
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- IU2021_AG_05
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
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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