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Modèle de prédiction de CP-EBUS dans le diagnostic des ganglions lymphatiques

31 mars 2020 mis à jour par: Jiayuan Sun, Shanghai Chest Hospital

Modèle de prédiction basé sur l'apprentissage en profondeur de l'image multimodale CP-EBUS dans le diagnostic des ganglions lymphatiques bénins et malins

L'image multimodale de l'échographie endobronchique (EBUS), y compris l'échelle de gris, le doppler du flux sanguin et l'élastographie, peut être utilisée comme diagnostic non invasif et compléter le résultat pathologique, qui a une valeur d'application clinique importante. Dans cette étude, la base de données d'images multimodale EBUS de 1000 ganglions lymphatiques bénins et malins inthoraciques sera construite pour former des réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur, qui peuvent automatiquement sélectionner des images représentatives et diagnostiquer les LN. Les enquêteurs établiront un modèle de prédiction d'intelligence artificielle basé sur l'apprentissage en profondeur des LN intrathoraciques et vérifieront le modèle dans 300 autres LN.

Aperçu de l'étude

Statut

Inconnue

Les conditions

Description détaillée

L'élargissement des LN intrathoraciques a un large éventail de maladies, parmi lesquelles la métastase intrathoracique des LN du cancer du poumon est la maladie maligne la plus courante. Les lésions bénignes, notamment l'inflammation, la tuberculose et la sarcoïdose, doivent également être différenciées pour un traitement ciblé.

L'image multimodale EBUS, y compris l'échelle de gris, le doppler du flux sanguin et l'élastographie, peut être utilisée comme diagnostic non invasif et compléter le résultat pathologique, qui a une valeur d'application clinique importante. Cette étude comprend deux parties : la construction rétrospective du modèle de prédiction de l'intelligence artificielle EBUS et la validation prospective multicentrique du modèle de prédiction. Un total de 1300 LN seront inscrits à l'étude.

Pendant la rétention des vidéos, les LN cibles et les vaisseaux périphériques sont examinés à l'aide d'hôtes à ultrasons (EU-ME2, Olympus ou Hi-vision Avius, Hitachi) équipés de fonctions d'élastographie et de doppler et de bronchoscopie à ultrasons (BF-UC260FW, Olympus ou EB1970UK, Pentax) . Des données d'image multimodales de LN cibles sont collectées.

Les enquêteurs construiront un modèle de prédiction d'intelligence artificielle basé sur l'apprentissage en profondeur en utilisant d'abord des images de 1000 LN, et vérifieront le modèle dans 300 autres LN. Ce modèle sera comparé aux méthodes traditionnelles d'évaluation qualitative et quantitative pour vérifier l'efficacité diagnostique.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Anticipé)

1300

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

  • Chine
    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Chine, 200030
        • Recrutement
        • Shanghai Chest Hospital
        • Contact:
          • Jiayuan Sun, PhD
          • Numéro de téléphone: 1511 86-21-22200000
          • E-mail: jysun1976@163.com

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

18 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

N/A

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Les patients avec des LN intrathoraciques élargis qui doivent être diagnostiqués par EBUS-TBNA sont inscrits dans cette étude.

La description

Critère d'intégration:

  1. Le scanner thoracique montre des ganglions lymphatiques intrathoraciques agrandis (diamètre court > 1 cm) ou la TEP/CT montre des patients présentant une captation accrue du FDG (SUV ≧ 2,0) dans les ganglions lymphatiques intrathoraciques ;
  2. Le médecin opérateur considère que l'EBUS-TBNA doit être effectué sur les LN pour le diagnostic ou la stadification préopératoire du cancer du poumon ;
  3. Les patients acceptent de se soumettre à l'EBUS-TBNA, signent un consentement éclairé et n'ont aucune contre-indication.

Critère d'exclusion:

- Patients ayant d'autres situations qui ne sont pas adaptées à l'EBUS-TBNA.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Groupe de validation prospective
Deux méthodes de diagnostic seront utilisées dans la section de validation prospective, l'une est la méthode qualitative et quantitative traditionnelle, l'autre est un modèle de prédiction d'intelligence artificielle basé sur des vidéos pour comparer l'efficacité du diagnostic.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Efficacité diagnostique du modèle de prédiction d'intelligence artificielle multimodale EBUS basé sur des vidéos
Délai: 6 mois après la procédure
L'efficacité diagnostique comprend la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative et la précision du diagnostic.
6 mois après la procédure

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Efficacité diagnostique des méthodes qualitatives et quantitatives traditionnelles
Délai: 6 mois après la procédure
L'efficacité diagnostique comprend la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative et la précision du diagnostic.
6 mois après la procédure
Efficacité diagnostique d'un modèle d'apprentissage profond multimodal basé sur des images
Délai: 6 mois après la procédure
L'efficacité diagnostique comprend la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative et la précision du diagnostic.
6 mois après la procédure
Comparaison du modèle de prédiction basé sur l'apprentissage approfondi avec les méthodes qualitatives et quantitatives traditionnelles
Délai: 6 mois après la procédure
L'efficacité diagnostique comprend la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative et la précision du diagnostic.
6 mois après la procédure

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Shanghai Chest Hospital

Publications et liens utiles

La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.

Publications générales

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 juillet 2018

Achèvement primaire (Anticipé)

30 juin 2020

Achèvement de l'étude (Anticipé)

31 décembre 2020

Dates d'inscription aux études

Première soumission

2 décembre 2019

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

29 mars 2020

Première publication (Réel)

31 mars 2020

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

2 avril 2020

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

31 mars 2020

Dernière vérification

1 mars 2020

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Autres numéros d'identification d'étude

  • SHCHE201906

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

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INDÉCIS

Description du régime IPD

Les enquêteurs peuvent publier la base de données après l'étude, mais aucune décision n'a encore été prise.

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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