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AI-Assisted 3D Reconstruction for Lung Resection Planning

23 de septiembre de 2026 actualizado por: Giacomo Argento, S. Andrea Hospital

Prospective Validation of an Artificial Intelligence-Based 3D Reconstruction Model for Preoperative Planning of Lung Resection.

This prospective observational study aims to validate an artificial intelligence (AI)-based system for automated three-dimensional (3D) reconstruction of pulmonary anatomy from preoperative chest computed tomography (CT) scans in patients undergoing lung resection.

The AI system will automatically identify and reconstruct relevant pulmonary anatomical structures, including pulmonary arteries, veins, bronchi, lobes, and segments. AI-generated 3D reconstructions will be compared with expert manual 3D reconstructions and with anatomical findings documented during surgery.

The primary objective is to assess the anatomical accuracy of AI-generated 3D reconstructions in identifying surgically relevant bronchovascular anatomy and anatomical variants. Secondary objectives include evaluating accuracy for individual anatomical structures, discrepancies between automated and manual reconstructions, concordance with intraoperative findings, and the time required to generate and review the automated reconstruction.

The study is observational and will not modify the planned surgical procedure or standard patient care.

Descripción general del estudio

Descripción detallada

Patients scheduled for anatomical lung resection who meet the study eligibility criteria will be prospectively enrolled. Preoperative contrast-enhanced chest CT images acquired as part of routine clinical care will be used for 3D reconstruction.

For each patient, an AI-based segmentation system will generate a 3D reconstruction of the relevant pulmonary anatomy, including pulmonary arterial, venous and bronchial structures, as well as lobar and segmental anatomy when applicable. The automated reconstruction will be reviewed without modifying the planned surgical treatment.

AI-generated reconstructions will be compared with expert manual 3D reconstructions and with anatomical findings documented intraoperatively. Particular attention will be given to the identification of surgically relevant bronchovascular branches and anatomical variants.

The primary analysis will assess the proportion of patients in whom the AI-generated reconstruction accurately represents all predefined surgically relevant anatomical structures for the planned resection, without clinically relevant omissions or incorrect structures.

Secondary analyses will assess performance at the individual anatomical-structure level, including arterial, venous and bronchial structures; characterize errors and discrepancies between automated and manual reconstruction; evaluate concordance with intraoperative anatomy; and assess the time required for automated reconstruction and expert review.

The study is a prospective, single-center observational validation study. All diagnostic and therapeutic decisions, including the indication and type of lung resection, will be made according to standard clinical practice independently of study participation.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

50

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.

Ubicaciones de estudio

    • Lazio
      • Rome, Lazio, Italia, 00189
        • Azienda Ospedaliera Universitaria Sant'Andrea
        • 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

18 años y mayores (Adulto, Adulto Mayor)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Adult patients undergoing anatomical lung resection at the Thoracic Surgery Unit of Sant'Andrea University Hospital who have a preoperative contrast-enhanced chest CT scan suitable for AI-based 3D reconstruction.

Descripción

Inclusion Criteria:

  • Age ≥18 years
  • Scheduled for anatomical lung resection (segmentectomy, lobectomy, bilobectomy, or pneumonectomy)
  • Availability of a preoperative contrast-enhanced chest CT scan suitable for 3D reconstruction, with slice thickness ≤1.5 mm.
  • Ability to provide informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Preoperative CT images of insufficient quality or technical characteristics for 3D reconstruction.
  • Cancellation of the planned surgical procedure before surgery.
  • Inability or unwillingness to provide informed consent.

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

  • Modelos observacionales: COHORT
  • Perspectivas temporales: PROSPECTIVE

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
Prospective Validation Cohort

Patients undergoing lung resection who are prospectively enrolled for validation of the AI-based 3D reconstruction system. Preoperative CT images will be processed by the AI system, and the resulting 3D reconstructions will be compared with expert manual reconstruction and intraoperative anatomical findings.

Preoperative contrast-enhanced chest CT images will be processed using an artificial intelligence-based segmentation system to automatically generate three-dimensional reconstructions of pulmonary anatomy, including pulmonary arteries, veins, bronchi, lobes, and segments when applicable. The AI-generated reconstructions will be evaluated against expert manual 3D reconstruction and intraoperative anatomical findings. The AI output will not determine or modify the planned surgical treatment.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Patient-Level Anatomical Accuracy of AI-Generated 3D Reconstruction
Periodo de tiempo: From preoperative CT imaging through completion of the surgical procedure

Proportion of patients in whom the AI-generated 3D reconstruction correctly represents all predefined surgically relevant pulmonary arterial, venous, and bronchial structures and anatomical variants for the planned lung resection, without clinically relevant omissions or incorrectly represented structures. Accuracy will be assessed by comparison with expert manual 3D reconstruction and intraoperative anatomical findings.

From preoperative CT imaging through completion of the surgical procedure

Colaboradores e Investigadores

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

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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 (Estimado)

2 de noviembre de 2026

Finalización primaria (Estimado)

1 de mayo de 2027

Finalización del estudio (Estimado)

1 de agosto de 2027

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

23 de septiembre de 2026

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

23 de septiembre de 2026

Publicado por primera vez (Actual)

1 de octubre de 2026

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

1 de octubre de 2026

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

23 de septiembre de 2026

Última verificación

1 de septiembre de 2026

Más información

Términos relacionados con este estudio

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

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