- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT05963841
MEDICINA NUclear DIAGNÓSTICO e INTELIGENCIA ARTIFICIAL (NUMEDIA)
Contribución al Diagnóstico y Pronóstico de Enfermedades Basado en la Fusión de Conocimiento Experto, Imágenes de Medicina Nuclear y Herramientas de Inteligencia Artificial (IA)
Algoritmos de inteligencia artificial para la detección de adenomas de paratiroides en escáneres de paratiroides El objetivo del estudio es desarrollar programas para la sustracción automática de imágenes planares y tomográficas de paratiroides y para la localización de adenomas de paratiroides utilizando herramientas de inteligencia artificial.
Criterios de inclusión Pacientes que se hayan sometido a un examen de diagnóstico de paratiroides de doble isótopo utilizando el protocolo estándar del Hospital Universitario de Besançon (doble inyección de 123I y 99mTc, imagen estenopeica, baja energía de alta resolución (LEHR) y (tomografía por emisión de fotón único / tomografía computarizada) SPECT/CT +/- (tomografía por emisión de positrones (PET) Colina).
Criterios de valoración secundarios Concordancia entre los diagnósticos realizados por los médicos nucleares utilizando ambos métodos (método actual y nuevo método de tratamiento).
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Lo último :
La gammagrafía planar de las glándulas paratiroides ofrece un buen rendimiento diagnóstico. La introducción de la SPECT acoplada a la TC hace diez años ha mejorado la localización anatómica, facilitando la cirugía.
Con las exploraciones de isótopos duales, el médico tiene que sustraer las imágenes para resaltar los adenomas paratiroideos y usar los cortes de SPECT/CT para identificar la ubicación exacta de los adenomas.
Varios paquetes de software, suministrados por editores de software de procesamiento de imágenes de medicina nuclear, están disponibles en el mercado, pero requieren numerosas acciones por parte de los médicos, lo que reduce la reproducibilidad y requiere una curva de aprendizaje para el médico.
Hipótesis de la investigación :
Las imágenes se tomaron como parte del diagnóstico del paciente, sin ninguna adquisición adicional en comparación con la rutina clínica.
Las adquisiciones fueron de buena calidad, con buen centrado de la tiroides en las imágenes.
Las 3 adquisiciones Pinhole, LEHR y SPECT/CT se realizaron después de la inyección de Yodo 123 y 3 horas después de Tecnecio 99m.
Resultados previstos :
Creación de un programa de sustracción automática de imágenes planares y tomográficas. Utilice algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a los médicos con su diagnóstico.
Objetivo principal :
Desarrollo de un programa de asistencia al diagnóstico basado en inteligencia artificial.
Objetivos secundarios:
Creación de un programa automático de sustracción de imágenes de paratiroides de doble isótopo. Este procesamiento de imágenes es un requisito previo para los métodos de análisis de inteligencia artificial.
Criterios de inclusión :
Hombres y mujeres mayores de 18 años que se hayan realizado una gammagrafía paratiroidea con dos isótopos.
No negarse a utilizar los datos con fines de investigación Retrospectivo (después del 13/04/2022: fecha de publicación de la información del paciente en el departamento) y datos prospectivos
Criterios de no inclusión:
Negativa del paciente a utilizar los datos con fines de investigación Pacientes que no se beneficiaron del protocolo de adquisición estándar (inyección de 123I seguida de 99mTc 3 horas después de las adquisiciones LEHR, PINHOLE y SPECT/CT).
Descripción de la metodología de investigación:
Estudio retrospectivo y prospectivo a partir de datos de la historia clínica de pacientes que cumplen los criterios de elegibilidad. No se realizaron exámenes adicionales al paciente.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Laurent COMAS
- Número de teléfono: 0381218477
- Correo electrónico: lcomas@chu-besancon.fr
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Laurent COMAS
- Correo electrónico: lcomas@chu-besancon.fr
Ubicaciones de estudio
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Besançon, Francia, 25030
- Reclutamiento
- CHU Besançon
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Contacto:
- Laurent COMAS
- Número de teléfono: 0381218477
- Correo electrónico: lcomas@chu-besancon.fr
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Hombres y mujeres mayores de 18 años a los que se les realizó gammagrafía paratiroidea biisotópica.
- No negarse a utilizar los datos con fines de investigación
- Datos retrospectivos (después del 13/04/2022: fecha de publicación de la información del paciente en el departamento) y datos prospectivos
Criterio de exclusión:
- Negativa del paciente a utilizar los datos con fines de investigación
- Pacientes que no se beneficiaron del protocolo de adquisición estándar (inyección de 123I seguida de 99mTc 3 horas después de las adquisiciones LEHR, PINHOLE y SPECT/CT)
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Desarrollo de un programa de diagnóstico de inteligencia artificial
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 4 años
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Desarrollo de un programa de diagnóstico de inteligencia artificial
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 4 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Desarrollo de un programa automático para la sustracción de imágenes de paratiroides de doble isótopo.
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 2 años
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Desarrollo de un programa automático para la sustracción de imágenes de paratiroides de doble isótopo.
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 2 años
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Colaboradores e Investigadores
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2023/796
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