- ICH GCP
- Yhdysvaltain kliinisten tutkimusten rekisteri
- Kliininen tutkimus NCT04830891
A Volunteer Study to Collect Imaging Data for the Development and Validation of ScanNav Anatomy PNB
A Volunteer Study to Collect Imaging Data for the Development and Validation of Intelligent Ultrasound ScanNav Anatomy PNB
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Yksityiskohtainen kuvaus
This is a single-centre, non-randomised, prospective study involving up to 100 participants. The data collected in this study will augment the data collected in ML2018_AG_01, ML2018_AG_02, IU2019_AG_03, and IU2020_AG_04.
Phase I Collect data from participants for each indicated block area. This set will be used to develop and verify models for the identification and highlighting of target anatomical structures on ultrasound images.
Phase II Validation will proceed by feeding the videos into the ScanNav AnatomyGuide system and recording the output anatomy highlighting, overlaid on the original ultrasound image. The overlaid video will be examined by experts to identify safety and performance issues.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
Wales
-
Cardiff, Wales, Yhdistynyt kuningaskunta, CF10 1DY
- Intelligent Ultrasound Limited
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Inclusion Criteria:
Potential participants who meet the following criteria will be considered eligible for the study:
- Male or female, at least 18 years of age;
- Able to comprehend and sign the Informed Consent prior to enrolment in the study.
Exclusion Criteria:
Potential participants who meet the following criteria will NOT be eligible for the study:
- Aged <18 years of age;
- Unwilling or unable to provide informed consent;
- Previous surgery or trauma to the affected area.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Havaintomallit: Kohortti
- Aikanäkymät: Tulevaisuuden
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Change in per-class Mean Intersection over Union (IoU) scores of deep-learning segmentation models compared to baseline models
Aikaikkuna: 6 months
|
The mean Intersection over Union will be computed for each class for each model trained with the enlarged dataset, using the existing unseen test data set.
These scores will be compared with the scores from the existing baseline models to determine the effect of the enlarged training data
|
6 months
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Tutkijat
- Päätutkija: James Bowness, Clinical consultant, University of Oxford & Royal Gwent Hospital
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muut tutkimustunnusnumerot
- IU2021_AG_05
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .