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Histologische Segmentierung der oberflächlichen Oberschenkelarterie vom Mikroscan zum CT mithilfe künstlicher Intelligenz (CTPred)

22. April 2025 aktualisiert von: University Hospital, Strasbourg, France

Histologische Segmentierung der oberflächlichen Oberschenkelarterie vom Mikroscan zum CT mithilfe künstlicher Intelligenz: eine Machbarkeitsstudie (CTPred)

Das femoropopliteale Arteriensegment (FPAS) ist eine der längsten Arterien im menschlichen Körper und unterliegt aufgrund der Bewegungen der unteren Gliedmaßen einer Torsion, Kompression, Flexion und Extension. Die endovaskuläre Chirurgie gilt als Behandlung der Wahl bei peripherer arterieller Verschlusskrankheit, deren Ergebnisse von den physiologischen Kräften auf die Arterienwand, der Anatomie der Gefäße und den Eigenschaften der zu behandelnden Läsionen abhängen. Die atheromatöse Erkrankung umfasst vereinfacht gesagt drei Kategorien von Plaques: verkalkte, faserige und lipidische Plaques. Die Untersuchung dieser Plaques und ihrer Differenzierung in Bildgebung und Histologie im FPAS war bereits Gegenstand der Forschung. Zu ihrer Behandlung gibt es Angioplastie-Ballons und Stents mit unterschiedlichen Designs und Komponenten, mit unterschiedlichen mechanischen Eigenschaften und unterschiedlich imprägnierten Molekülen.

Es gibt keine nicht-invasive Methode (Bildgebung), um Läsionen entlang des FPAS genau zu unterscheiden. Die Analyse erfolgt aus dem präoperativen CT-Scan, es gibt jedoch hochauflösende Scanner, die eine quasi-histologische Analyse des Gewebes ermöglichen.

Dieser Mikroscanner kann ex vivo verwendet werden. Im Rahmen eines Projekts wurde der Lernalgorithmus (Convolutional Neural Networks) entwickelt, um Mikroscanner-Schnitte automatisch zu segmentieren: Nachdem wir FPAS aus amputierten Gliedmaßen entnommen hatten, korrelierten wir Ex-vivo-Mikroscanner-Bilder der Arterien mit ihrer Histologie. Anschließend wurde die Korrelation zwischen den Mikroscannerbildern und den erhaltenen histologischen Schnitten manuell durchgeführt. Der Algorithmus kann anhand dieser Slices trainiert und seine Leistung validiert werden. Die Validierung der CT- und Mikroscanner-Konkordanz war Gegenstand wissenschaftlicher Publikationen.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Ziel dieser Studie ist es, die technische Machbarkeit der histologischen Segmentierung durch den FPAS-Algorithmus aus der CT zu bewerten. Die Ergebnisse dieser Studie werden erste Daten liefern, um das Interesse einer nachfolgenden größeren Studie zur Validierung der diagnostischen Möglichkeiten der automatisierten Segmentierung zu bewerten

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

20

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • Frankreich
    • Bas-Rhin
      • Strasbourg, Bas-Rhin, Frankreich, 67 091
        • Rekrutierung
        • Hopitaux Universitaire de Strasbourg
        • Kontakt:

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

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Volljährig männlich oder weiblich
  • Proband mit einer geplanten Oberschenkelamputation in der Abteilung für Gefäßchirurgie der Hôpitaux Universitaires de Straßburg als Standardversorgung
  • Proband mit einem CT als Teil der Standardversorgung
  • Proband, der der Teilnahme an der Studie nicht widersprochen hat

Ausschlusskriterien:

- Unmöglich, dem Probanden fundierte Informationen zu geben (Proband befindet sich in einer Notsituation, Verständnisschwierigkeiten)

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Sonstiges
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Sonstiges: Oberschenkelamputation
Proband mit einer geplanten Oberschenkelamputation in der Abteilung für Gefäßchirurgie der Hôpitaux Universitaires de Straßburg als Standardversorgung
Verfahren: Endovaskuläre Chirurgie
routinemäßige endovaskuläre Chirurgie und FPAS-Gewinnung aus amputierten Gliedmaßen, um die technische Machbarkeit der histologischen Segmentierung durch den FPAS-Algorithmus aus der CT zu bewerten

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Bewertung der Machbarkeit einer histologischen Segmentierung der oberflächlichen Oberschenkelarterie auf einem präoperativen Mikroscanner unter Verwendung künstlicher Intelligenz
Zeitfenster: 1 Stunde

Anteil der Slices (in %), für die die Segmentierung als ausreichend angesehen wird. Die Qualität der Segmentierung wird vom Kliniker anhand einer Likert-Skala beurteilt.

Die Segmentierung gilt als ausreichend, wenn die Skala ≥ 3 ist, und als unzureichend, wenn sie < 3 ist
1 Stunde

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

University Hospital, Strasbourg, France

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)

15. März 2024

Primärer Abschluss (Geschätzt)

15. Juni 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

15. August 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. Juli 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. Februar 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

15. Februar 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

25. April 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

22. April 2025

Zuletzt verifiziert

1. April 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 8925

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

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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 .

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