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Künstliche Intelligenz, die beim Screening von Nebennierenknoten verwendet wird

27. September 2025 aktualisiert von: Peking University First Hospital

Die Anwendung künstlicher Intelligenz beim Screening von Nebennierenknoten in niedrig dosierter Brust-CT

Durch das Sammeln niedrig dosierter Spiral-CT-Scan-Bilder von Brust, das Extrahieren wirksamer Merkmale aus den Nebennieren-Drüsenregionen, das Training und Validieren eines automatischen diagnostischen Algorithmus für künstliche Intelligenz, werden wir letztendlich eine künstliche Intelligenz-Software mit unabhängigen intellektuellen Eigentumsrechten entwickeln, die speziell für das Screening Adrenal-Knoten in Chest-Dose-CT-Scans entwickelt wurden.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

600

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • China
      • Beijing, China
        • Rekrutierung
        • Peking University First Hospital
        • Kontakt:
          • Peking University First Hospital
          • Telefonnummer: +86 66119025

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

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Die Studienpopulation besteht aus Personen, die über 18 Jahre alt sind, ohne Geschlechterbeschränkungen, die im Rahmen der routinemäßigen körperlichen Untersuchungen eine niedrig dosierte CT-Scans in Brust unterzogen wurden. Bemerkenswerterweise sind diejenigen mit bösartiger Tumoren ausgeschlossen, und nur Personen mit qualifizierten Bildgebungsdaten (frei von schlechter Qualität, Artefakten oder anderen Themen, die die Analyse behindern) sind einbezogen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Das Alter der Bevölkerung ist über 18 Jahre alt, unabhängig vom Geschlecht;
  2. Bilder aus dem niedrig dosierten CT-CT-Scan von Brust während der routinemäßigen körperlichen Untersuchung;

Ausschlusskriterien:

  1. Patienten mit bösartiger Tumoren in der Vorgeschichte;
  2. Bildgebende Bilder mit schlechter Qualität, Artefakten usw., die die Analyse unmöglich machen.

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
Intervention / Behandlung
Knoten Nebennieren
Nebennierenregion Segmentierung und Nebennierenknotenidentifikation in der Brust -CT über künstliche Intelligenz
Sonstiges: Keine Intervention
Diese Studie basiert auf den CT -Bildern, die eine Intervention umfassen.
Normale Nebennieren
Abgrenzung der Nebennierenregion und die Identifizierung der Nebenniere in der Brust -CT unter Verwendung künstlicher Intelligenz
Sonstiges: Keine Intervention
Diese Studie basiert auf den CT -Bildern, die eine Intervention umfassen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Gesamtdiagnostische Genauigkeit
Zeitfenster: Von der Einschreibung bis zum Ende der Sammlung in eineinhalb Jahren
Von der Einschreibung bis zum Ende der Sammlung in eineinhalb Jahren

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Peking University First Hospital

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)

1. September 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. Dezember 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

30. Januar 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

25. August 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

27. September 2025

Zuerst gepostet (Geschätzt)

30. September 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

30. September 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

27. September 2025

Zuletzt verifiziert

1. September 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2022yan068-002

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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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