- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT05963841
Nuklearmedizinische Diagnostik und künstliche Intelligenz (NUMEDIA)
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
Bedingungen
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
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Laurent COMAS
- Telefonnummer: 0381218477
- E-Mail: lcomas@chu-besancon.fr
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Laurent COMAS
- E-Mail: lcomas@chu-besancon.fr
Studienorte
-
-
-
Besançon, Frankreich, 25030
- Rekrutierung
- CHU Besançon
-
Kontakt:
- Laurent COMAS
- Telefonnummer: 0381218477
- E-Mail: lcomas@chu-besancon.fr
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
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
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
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
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
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2023/796
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 .