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Évaluation d'un nouvel algorithme d'auto-segmentation pour la délimitation de la structure normale dans la planification de la radiothérapie

6 juillet 2026 mis à jour par: Mayo Clinic
Cette étude mesure l'utilité d'un nouvel algorithme d'intelligence artificielle (IA) pour effectuer l'auto-segmentation des tomodensitométries (TDM) pour la planification de la radiothérapie.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

OBJECTIF PRINCIPAL:

I. Mesurer l'utilité observée d'un algorithme d'IA pour la segmentation normale de la tête et du cou en enregistrant les observations des sujets d'étude sur sa fonction.

RÉSUMÉ : Il s’agit d’une étude observationnelle.

Les participants créent et examinent les auto-segmentations de sortie des images CT à l'aide de l'algorithme d'IA et répondent à une enquête sur les performances/fonctionnalités de l'algorithme d'auto-segmentation étudié.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

200

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

Lieux d'étude

  • États-Unis
    • Arizona
      • Scottsdale, Arizona, États-Unis, 85259
        • Recrutement
        • Mayo Clinic in Arizona
        • Chercheur principal:
          • Carlos E. Vargas, M.D.
        • Contact:
    • Florida
      • Jacksonville, Florida, États-Unis, 32224-9980
        • Recrutement
        • Mayo Clinic in Florida
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Byron C. May, M.D.
    • Minnesota
      • Albert Lea, Minnesota, États-Unis, 56007
        • Recrutement
        • Mayo Clinic Health System in Albert Lea
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Timothy F. Kozelsky, M.D.
      • Mankato, Minnesota, États-Unis, 56001
        • Recrutement
        • Mayo Clinic Health Systems-Mankato
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Ron S. Smith, M.D.
      • Rochester, Minnesota, États-Unis, 55905
        • Recrutement
        • Mayo Clinic in Rochester
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Doug J. Moseley, PhD
    • Wisconsin
      • Eau Claire, Wisconsin, États-Unis, 54701
        • Recrutement
        • Mayo Clinic Health System-Eau Claire Clinic
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Zachary C. Wilson, M.D.
      • La Crosse, Wisconsin, États-Unis, 54601
        • Recrutement
        • Mayo Clinic Health System-Franciscan Healthcare
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Abigail L. Stockham, M.D.

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

Oui

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Tous employaient des dosimétristes médicaux ou des assistants en dosimétrie médicale qui effectuaient régulièrement un examen de l'autosegmentation des tissus normaux générée par l'IA.

La description

Critère d'intégration:

  • Emploi à la Mayo Clinic en Arizona, en Floride ou à Rochester (qui comprend les sites de pratique régionale situés dans les sites du Mayo Clinic Health System) en tant qu'assistant de dosimétrie médicale ou dosimétriste qui participe à la segmentation des tissus normaux

Critère d'exclusion:

  • Incapacité de répondre aux enquêtes d'étude

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
Observationnel
Les participants complètent les enquêtes sur la performance / la fonctionnalité de l'algorithme de segmentation automatique à l'étude.
Autre: Étude non interventionnelle
Étude non interventionnelle

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Proportion de réussite
Délai: Référence
Sera évalué par la question 1 de l'enquête auprès des utilisateurs finaux, qui évalue le niveau de modification des structures d'auto-segmentation générées par l'intelligence artificielle qui était requise (aucune modification, modification mineure ou modification majeure). Les données de l'algorithme d'auto-segmentation seront collectées via un formulaire de collecte de données électronique.
Référence

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Mayo Clinic

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Doug J. Moseley, PhD, Mayo Clinic in Rochester

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.

Liens utiles

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)

2 décembre 2024

Achèvement primaire (Estimé)

30 novembre 2027

Achèvement de l'étude (Estimé)

30 novembre 2027

Dates d'inscription aux études

Première soumission

28 décembre 2023

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

28 décembre 2023

Première publication (Réel)

10 janvier 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

8 juillet 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

6 juillet 2026

Dernière vérification

1 juillet 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • ROR2272 (Mayo Clinic in Rochester)
  • NCI-2023-10652 (Identificateur de registre: CTRP (Clinical Trial Reporting Program))
  • 22-004438 (Autre identifiant: Mayo Clinic Institutional Review Board)

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

produit fabriqué et exporté des États-Unis.

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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