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Échographie endobronchique augmentée (EBUS-TBNA) avec intelligence artificielle

29 septembre 2026 mis à jour par: Norwegian University of Science and Technology

Segmentation automatique des ganglions lymphatiques médiastinaux et des vaisseaux sanguins dans les images d'échographie endobronchique (EBUS) à l'aide d'un réseau neuronal profond

To evaluate the usefulness of Deep neural network (DNN) in the evaluation of mediastinal and hilar lymph nodes with Endobronchial ultrasound (EBUS). The study will explore the feasibility of DNN to identify lymph nodes and blood vessel examined with EBUS.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Dispositif: machine learning algorithm

Description détaillée

Multi-center prospective feasibility study. The DNN model will be trained on ultrasound images with annotation to identifies lymph nodes and blood vessels examined with EBUS. The ability of the DNN to segment lymph nodes and vessels based on postoperative processing and static EBUS images will be evaluated in the first part of the study. In the second part of the study Real-time use of DNN in EBUS procedure will be evaluated.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

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.

Coordonnées de l'étude

Nom: Øyvind Ervik, MD
Numéro de téléphone: +4791634595
E-mail: oyvind.ervik@ntnu.no

Sauvegarde des contacts de l'étude

Nom: Hanne Sorger, MD,PhD
Numéro de téléphone: +4791816787
E-mail: hanne.sorger@ntnu.no

Lieux d'étude

Norvège
- - Levanger, Norvège, 7600
    - Recrutement
    - Department of Pulmonology, Levanger Hospital, North Trøndelag Hospital Trust
    - Contact:
      
      Øyvind Ervik, MD
      
      Numéro de téléphone: +4791634595
      
      E-mail: oyvind.ervik@ntnu.no
  - Trondheim, Norvège, 7030
    - Recrutement
    - Department of Thoracic Medicine, St Olavs Hospital
    - Contact:
      
      Håkon O Leira, MD, PhD
      
      Numéro de téléphone: +4799014967
      
      E-mail: håkon.o.leira@ntnu.no

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

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Patents with undiagnosed enlarged mediastinal and hilar lymph nodes who have been recommended for Endobronchial ultrasound transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA).

La description

Inclusion Criteria:

Subjects referred to thoracic department in any of the participating hospitals with undiagnosed enlarged mediastinal and hilar lymph nodes.
Subjects have to be ≥ 18 years of age

Exclusion Criteria:

Pregnancy
Any patient that the Investigator feels is not appropriate for this study for any reason.

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

Modèles d'observation: CASE_ONLY
Perspectives temporelles: PROSPECTIVE

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats	Description de la mesure	Délai
Capability Délai: 8 months	To explore if Deep neural network (DNN) has capability to segment lymph nodes and blood vessels from EBUS images	8 months

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats	Description de la mesure	Délai
Precision Délai: 2 months	The precision the DNN has for detecting lymph nodes and blood vessels. Measured both per voxel in the EBUS images and per annotated structure (a structure is counted as detected if at least 50% of its annotated pixels are identified by the DNN).	2 months
Sensitivity Délai: 2 months	True positive rate. Correctly detected lymph nodes/blood vessel over total lymph nodes/blood vessel. Measured per pixel in the EBUS images	2 months
Specificity Délai: 2 months	Specificity = (True Negative)/(True Negative + False Positive). Measured per pixel in the EBUS images.	2 months
Dice similarity coefficient Délai: 2 months	Measures the similarity between two sets of data: Annotated by pulmonologist vs DNN.	2 months
Run-time Délai: 2 months	Is the run-time sufficiently low for real-time analysis during EBUS?	2 months
Adverse events Délai: 48 hours	Procedure related adverse events or unexpected incidents registered	48 hours

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Norwegian University of Science and Technology

Collaborateurs

Helse Nord-Trøndelag HF

SINTEF Health Research

Les enquêteurs

Directeur d'études: Øivind Rognmo, Dr.philos, Norwegian University of Science and Technology

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 mai 2023

Achèvement primaire (Estimé)

1 mai 2027

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 décembre 2027

Dates d'inscription aux études

Première soumission

13 février 2023

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité