- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique 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
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
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.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Wales
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Cardiff, Wales, Royaume-Uni, CF10 1DY
- Intelligent Ultrasound Limited
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
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.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cohorte
- Perspectives temporelles: Éventuel
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Change in per-class Mean Intersection over Union (IoU) scores of deep-learning segmentation models compared to baseline models
Délai: 6 months
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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
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6 months
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: James Bowness, Clinical consultant, University of Oxford & Royal Gwent Hospital
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- IU2021_AG_05
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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