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MEDICINA NUclear DIAGNÓSTICO e INTELIGENCIA ARTIFICIAL (NUMEDIA)

6 de febrero de 2024 actualizado por: Centre Hospitalier Universitaire de Besancon

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

Reclutamiento

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

De observación

Inscripción (Estimado)

1

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

Copia de seguridad de contactos de estudio

Ubicaciones de estudio

      • Besançon, Francia, 25030
        • Reclutamiento
        • CHU Besançon
        • Contacto:

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

N/A

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Hombres y mujeres mayores de 18 años que se hayan realizado una gammagrafía paratiroidea biisotópica (protocolo de adquisición estándar (inyección de 123I seguida de 99mTc 3 horas después de las adquisiciones de LEHR, PINHOLE y SPECT/CT).

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

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Desarrollo de un programa de diagnóstico de inteligencia artificial
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 4 años
Desarrollo de un programa de diagnóstico de inteligencia artificial
hasta la finalización de los estudios, un promedio de 4 años

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
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
Desarrollo de un programa automático para la sustracción de imágenes de paratiroides de doble isótopo.
hasta la finalización de los estudios, un promedio de 2 años

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

1 de agosto de 2023

Finalización primaria (Estimado)

1 de agosto de 2026

Finalización del estudio (Estimado)

1 de agosto de 2027

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

13 de julio de 2023

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

25 de julio de 2023

Publicado por primera vez (Actual)

27 de julio de 2023

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

7 de febrero de 2024

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

6 de febrero de 2024

Última verificación

1 de julio de 2023

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • 2023/796

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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