Inteligencia artificial utilizada en la detección de nódulos suprarrenales
27 de septiembre de 2025 actualizado por: Peking University First Hospital
La aplicación de la inteligencia artificial en la detección de nódulos suprarrenales en la TC de tórax en dosis bajas
Al recopilar imágenes de escaneo liso de CT de dosis bajas de tórax, extrayendo características efectivas de las regiones de la glándula suprarrenal, capacitando y validando un algoritmo de diagnóstico automático basado en inteligencia artificial para los nódulos adrenales, finalmente desarrollaremos un software de inteligencia artificial con derechos de propiedad intelectual independiente que está diseñada específicamente para detectar nódulos adrenales en nódulos adrenales en SCAN CT de dosis bajas.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
600
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
- Nombre: Shiwei Chen
- Número de teléfono: +86 159 1494 4390
- Correo electrónico: 15914944390@163.com
Ubicaciones de estudio
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Beijing, Porcelana
- Reclutamiento
- Peking University First Hospital
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Contacto:
- Peking University First Hospital
- Número de teléfono: +86 66119025
-
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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
Sí
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
La población de estudio consta de individuos mayores de 18 años, sin restricciones de género, que se sometieron a tomografías computarizadas con dosis bajas en el pecho como parte de los exámenes físicos de rutina.
En particular, aquellos con antecedentes de tumores malignos están excluidos, y solo se incluyen personas con datos de imágenes calificados (libres de mala calidad, artefactos u otros problemas que obstaculizan el análisis).
Descripción
Criterios de inclusión:
- La edad de la población tiene más de 18 años, independientemente del género;
- Imágenes de la CT baja en la CT de tórax escaneo simple durante el examen físico de rutina;
Criterios de exclusión:
- Pacientes con antecedentes de tumores malignos;
- Imágenes de imágenes con mala calidad, artefactos, etc., que hacen imposible el análisis.
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
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Glándulas suprarrenales nodulares
Segmentación de la región suprarrenal e identificación de nódulos suprarrenales en la TC de tórax a través de inteligencia artificial
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Este estudio es retrospectivo basado en las imágenes de CT, que dosis incluyen cualquier intervención.
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Glándulas suprarrenales normales
Delineación de la región suprarrenal e identificación de la glándula suprarrenal en la TC de tórax utilizando inteligencia artificial
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Este estudio es retrospectivo basado en las imágenes de CT, que dosis incluyen cualquier intervención.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Precisión del diagnóstico general
Periodo de tiempo: Desde la inscripción hasta el final de la recolección en un año y medio
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Desde la inscripción hasta el final de la recolección en un año y medio
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Enlaces Útiles
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 septiembre de 2025
Finalización primaria (Estimado)
30 de diciembre de 2026
Finalización del estudio (Estimado)
30 de enero de 2027
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
25 de agosto de 2025
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de septiembre de 2025
Publicado por primera vez (Estimado)
30 de septiembre de 2025
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
30 de septiembre de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de septiembre de 2025
Última verificación
1 de septiembre de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2022yan068-002
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
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. .