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Nuklearmedizinische Diagnostik und künstliche Intelligenz (NUMEDIA)

6. Februar 2024 aktualisiert von: Centre Hospitalier Universitaire de Besancon

Beitrag zur Krankheitsdiagnose und -prognose basierend auf der Fusion von Expertenwissen, nuklearmedizinischer Bildgebung und Tools der künstlichen Intelligenz (KI).

Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Erkennung von Nebenschilddrüsenadenomen in Nebenschilddrüsenscans Ziel der Studie ist die Entwicklung von Programmen zur automatischen Subtraktion planarer und tomographischer Nebenschilddrüsenbilder und zur Lokalisierung von Nebenschilddrüsenadenomen mithilfe von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz.

Einschlusskriterien: Patienten, die sich einer diagnostischen Untersuchung der Nebenschilddrüse mit Doppelisotopen unter Verwendung des Standardprotokolls des Universitätsklinikums Besançon unterzogen haben (doppelte Injektion von 123I und 99mTc, Lochkamerabild, hochauflösende Low Energy High Resolution (LEHR) und (Einzelphotonen-Emissionstomographie/Computertomographie) SPECT/CT +/- (Positronenemissionstomographie (PET) Cholin).

Sekundäre Endpunkte Übereinstimmung zwischen Diagnosen, die von Nuklearmedizinern mit beiden Methoden (aktuelle Methode und neue Behandlungsmethode) gestellt wurden.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Der letzte Stand der Technik :

Eine gute diagnostische Aussagekraft bietet die Planarszintigraphie der Nebenschilddrüsen. Die Einführung von SPECT in Verbindung mit CT vor zehn Jahren hat die anatomische Lokalisierung verbessert und die Operation erleichtert.

Bei Dual-Isotopen-Scans muss der Arzt die Bilder subtrahieren, um die Nebenschilddrüsenadenome hervorzuheben, und die SPECT/CT-Schnitte verwenden, um die genaue Lage der Adenome zu bestimmen.

Auf dem Markt sind mehrere Softwarepakete erhältlich, die von Herstellern nuklearmedizinischer Bildverarbeitungssoftware bereitgestellt werden. Sie erfordern jedoch zahlreiche Maßnahmen seitens der Ärzte, die die Reproduzierbarkeit verringern und eine Lernkurve für den Arzt erfordern.

Forschungshypothese:

Die Bilder wurden im Rahmen der Patientendiagnose erstellt, ohne dass eine zusätzliche Aufnahme im Vergleich zur klinischen Routine erforderlich war.

Die Aufnahmen waren von guter Qualität, mit einer guten Zentrierung der Schilddrüse auf den Bildern.

Die 3 Pinhole-, LEHR- und SPECT/CT-Aufnahmen wurden nach der Injektion von Iodine 123 und 3 Stunden nach der Technetium 99m-Injektion durchgeführt.

Erwartete Ergebnisse :

Erstellung eines Programms zur automatischen Subtraktion planarer und tomographischer Bilder. Nutzen Sie Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Ärzte bei ihrer Diagnose zu unterstützen.

Hauptziel:

Entwicklung eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Diagnoseassistenzprogramms.

Sekundäre Ziele:

Erstellung eines automatischen Programms zur Subtraktion von Doppelisotopen-Nebenschilddrüsenbildern. Diese Bildverarbeitung ist eine Voraussetzung für Analysemethoden der künstlichen Intelligenz.

Einschlusskriterien :

Männer und Frauen über 18 Jahre, die sich einer Doppelisotopen-Nebenschilddrüsenszintigraphie unterzogen haben.

Keine Verweigerung der Nutzung von Daten für Forschungszwecke. Retrospektive (nach dem 13.04.2022: Datum der Veröffentlichung der Patienteninformationen in der Abteilung) und prospektive Daten

Nichteinschlusskriterien:

Weigerung des Patienten, Daten für Forschungszwecke zu verwenden. Patienten, die nicht vom Standard-Erfassungsprotokoll profitierten (123I-Injektion gefolgt von 99mTc 3 Stunden nach LEHR-, PINHOLE- und SPECT/CT-Erfassungen).

Beschreibung der Forschungsmethodik:

Retrospektive und prospektive Studie unter Verwendung von Daten aus den Krankenakten von Patienten, die die Zulassungskriterien erfüllen. Es wurden keine weiteren Untersuchungen des Patienten durchgeführt.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

1

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

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

N/A

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Männer und Frauen über 18 Jahre, die sich einer Nebenschilddrüsenszintigraphie mit zwei Isotopen unterzogen haben (Standardaufnahmeprotokoll (123I-Injektion gefolgt von 99mTc 3 Stunden nach LEHR-, PINHOLE- und SPECT/CT-Aufnahmen).

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Männer und Frauen über 18 Jahre, die sich einer Nebenschilddrüsenszintigraphie mit zwei Isotopen unterzogen haben.
  • Keine Ablehnung, Daten für Forschungszwecke zu verwenden
  • Retrospektive Daten (nach dem 13.04.2022: Datum der Veröffentlichung der Patienteninformationen in der Abteilung) und prospektive Daten

Ausschlusskriterien:

  • Weigerung des Patienten, Daten für Forschungszwecke zu verwenden
  • Patienten, die nicht vom Standard-Aufnahmeprotokoll profitierten (123I-Injektion gefolgt von 99mTc 3 Stunden nach LEHR-, PINHOLE- und SPECT/CT-Aufnahmen)

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Entwicklung eines Diagnoseprogramms für künstliche Intelligenz
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss durchschnittlich 4 Jahre
Entwicklung eines Diagnoseprogramms für künstliche Intelligenz
bis zum Studienabschluss durchschnittlich 4 Jahre

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Entwicklung eines automatischen Programms zur Subtraktion von Doppelisotopen-Nebenschilddrüsenbildern.
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss durchschnittlich 2 Jahre
Entwicklung eines automatischen Programms zur Subtraktion von Doppelisotopen-Nebenschilddrüsenbildern.
bis zum Studienabschluss durchschnittlich 2 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

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

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)

1. August 2023

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. August 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. August 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

13. Juli 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. Juli 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

27. Juli 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

7. Februar 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

6. Februar 2024

Zuletzt verifiziert

1. Juli 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

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