Détection automatisée de la maladie osseuse métastatique sur les scanners de scintigraphie osseuse
16 mars 2023 mis à jour par: Maastricht University
Essai clinique in silico comparant la précision de lecture des médecins et un algorithme d'apprentissage en profondeur pour la détection de la maladie osseuse métastatique sur les scintigraphies osseuses.
Les scintigraphies osseuses sont des images médicales bidimensionnelles largement utilisées en médecine nucléaire.
Les scans détectent les changements dans le métabolisme osseux avec une sensibilité élevée, mais il manque la spécificité des causes sous-jacentes.
Par conséquent, une imagerie supplémentaire serait nécessaire pour confirmer la cause sous-jacente.
Le but de cette étude est de déterminer si l'apprentissage en profondeur peut améliorer la décision clinique basée sur les scintigraphies osseuses.
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Les conditions
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Réel)
2365
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
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Limburg
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Maastricht, Limburg, Pays-Bas, 6229ER
- Maastricht University
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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
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Non
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Tout patient ayant une indication pour subir une scintigraphie osseuse dans l'un des centres participants.
La description
Critère d'intégration:
- Patients ayant subi une scintigraphie osseuse disponible avec le rapport radiologique entre 2010 et 2018
Critère d'exclusion:
- L'absence de scintigraphie osseuse ou de rapport radiologique correspondant
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 |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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BS-UKA
Patients ayant subi une scintigraphie osseuse entre 2010 et 2018 à l'hôpital universitaire RTWH d'Aix-la-Chapelle et dont le rapport de scintigraphie osseuse indique la présence ou l'absence d'une maladie osseuse métastatique.
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L'objectif est d'étudier si les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent détecter les métastases osseuses avec une précision et une spécificité élevées.
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BS-Namur
Patients ayant subi une scintigraphie osseuse entre 2010 et 2018 au CHU de Namur, et ayant eu un rapport de scintigraphie osseuse indiquant la présence ou l'absence d'une maladie osseuse métastatique.
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L'objectif est d'étudier si les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent détecter les métastases osseuses avec une précision et une spécificité élevées.
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BS-Aalborg
Patients ayant subi une scintigraphie osseuse entre 2010 et 2018 à l'hôpital universitaire d'Aalborg et dont le rapport de scintigraphie osseuse indique la présence ou l'absence d'une maladie osseuse métastatique.
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L'objectif est d'étudier si les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent détecter les métastases osseuses avec une précision et une spécificité élevées.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Les performances de classification de l'algorithme DL par rapport à la vérité terrain
Délai: Juin 2021
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Rapporter les mesures de performance (Aire sous la courbe, précision, spécificité..etc)
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Juin 2021
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Comparaison des performances de classification de l'algorithme DL à celles des médecins
Délai: Juin 2021
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Exactitude du diagnostic de Dr versus AI (variable dichotomique : correct versus non correct) sur un sous-ensemble des données de validation, à l'aide d'un test statistique de McNemar
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Juin 2021
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
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.
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)
10 mars 2021
Achèvement primaire (Réel)
30 décembre 2021
Achèvement de l'étude (Réel)
31 décembre 2021
Dates d'inscription aux études
Première soumission
19 avril 2021
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
25 octobre 2021
Première publication (Réel)
8 novembre 2021
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
20 mars 2023
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
16 mars 2023
Dernière vérification
1 mars 2023
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- MBDDL
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 .