Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Tekoälyn tukema luku versus standardi kaksoislukeminen magneettiresonanssikuvauksen tulkitsemiseksi nenänielun karsinooman paikallisen uusiutumisen havaitsemiseksi: satunnaistettu kontrolloitu monikeskustutkimus

tiistai 9. huhtikuuta 2024 päivittänyt: Fang-Yun Xie, Sun Yat-sen University
Tämän satunnaistetun kontrolloidun tutkimuksen tavoitteena on selvittää, pystyykö aiemmin kehitetty tekoälymalli triasoimaan sädehoidon jälkeisiä magneettiresonanssikuvia nenänielun karsinoomapotilaista ja auttamaan radiologeja niiden tulkinnassa.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Ei vielä rekrytointia

Ehdot

Interventio / Hoito

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

10400

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi

Opiskelupaikat

  • Kiina
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Kiina, 510060
        • Sun Yat-sen University Cancer Center
        • Ottaa yhteyttä:
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Fang-Yun Xie

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Lapsi
  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Näytteenottomenetelmä

Todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Tähän tutkimukseen otettiin potilaita, joilla oli aiemmin hoidettu nenänielun karsinooma ja jotka olivat lopettaneet sädehoidon vähintään 6 kuukautta ja joilla ei ollut kasvainjäämiä aiemmissa tutkimuksissa.

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

  • Potilaat, joilla on aiemmin hoitamaton nenänielun syöpä ja jotka olivat lopettaneet sädehoidon 6 kuukautta tai kauemmin
  • Edellinen magneettikuvaus oli osoittanut täydellisen remission ensisijaisessa paikassa
  • Kuvat hankitaan käyttämällä 3T-magneettikuvauslaitetta, mukaan lukien tehostamattomat T1-painotetut ja T2-painotetut sekvenssit sekä kontrastitehosteiset T1-painotetut sekvenssit

Poissulkemiskriteerit:

  • Potilaat otetaan mukaan tähän tutkimukseen tiettyä magneettikuvausta varten eikä myöhempiä magneettikuvaustutkimuksia varten.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Interventio / Hoito
AI-tuettu lukeminen
Tekoälymalli ennustaa paikallisen toistumisen esiintyvyyden. Jos ilmaantuvuus on alle 60 %, yksi radiologi tulkitsee MR-kuvat. Jos ilmaantuvuus on yli 60 %, kaksi radiologia tulkitsee MR-kuvat. Röntgenlääkäreille annetaan haluttaessa tulkintansa ennakoiva ilmaantuvuus ja ääriviivat. Jos kaksi radiologia antaa ristiriitaisia ​​tulkintoja, kolmas radiologi osallistuu keskusteluun päästäkseen yhteisymmärrykseen.
Diagnostinen testi: AI
Tekoälymalli ennustaa MR-kuvien paikallisen toistumisen riskin ja ääriviivat ja analysoi ne ennen kuin radiologit tulkitsevat ne.
Tavallinen kaksoislukema
MR-kuvat tulkitsee kaksi radiologia, ja erimielisyyksien sattuessa konsultoidaan kolmatta radiologia yhteisymmärrykseen pääsemiseksi.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Aikaikkuna
herkkyys
Aikaikkuna: opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Aikaikkuna
spesifisyyttä
Aikaikkuna: opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
positiivinen ennustearvo
Aikaikkuna: opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
negatiivinen ennustearvo
Aikaikkuna: opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
kaikkien MR-kuvien tulkinnan kokonaisaika
Aikaikkuna: opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
keskustelun määrä kolmannen radiologin kanssa
Aikaikkuna: opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
paikallisen toistumisen havaitsemisnopeus tekoälyn tukemassa lukuryhmässä
Aikaikkuna: opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
herkkyys eri rT-vaiheen alaryhmissä
Aikaikkuna: opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
niiden tapausten ilmaantuvuus, joiden toistuvia riskejä ja muotoja ei voida tarjota tekoälymallilla
Aikaikkuna: opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta
opintojen päätyttyä keskimäärin 2 vuotta

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Sun Yat-sen University

Tutkijat

  • Päätutkija: Fang-Yun Xie, Sun Yat-sen University

Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä

Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.

Yleiset julkaisut

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Arvioitu)

Maanantai 1. huhtikuuta 2024

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Keskiviikko 1. huhtikuuta 2026

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Keskiviikko 1. huhtikuuta 2026

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Torstai 4. huhtikuuta 2024

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 9. huhtikuuta 2024

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Keskiviikko 10. huhtikuuta 2024

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Keskiviikko 10. huhtikuuta 2024

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 9. huhtikuuta 2024

Viimeksi vahvistettu

Maanantai 1. huhtikuuta 2024

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Avainsanat

Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja

Muut tutkimustunnusnumerot

  • B2024-039-01

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

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 .

Kliiniset tutkimukset AI

Hae vastaavia kokeiluja

Sponsorit ja yhteistyökumppanit

Sairaudet

Huumeiden interventiot

CROs by country

CROs in Congo

Ehdot

Harvinaiset sairaudet

Huumeiden interventiot

Ravintolisät

Sponsori / yhteistyökumppanit

Sijainnit

Tilaa