Outil de reconnaissance anatomique en temps réel, recherche de précision pour les blocs PENG et fascia iliaque supraguininaux guidés par ultrasons
Étude de précision d'un outil d'identification anatomique en temps réel basé sur l'IA pour une utilisation dans les blocs PENG (bloc nerveux péricapsulaire) et supraguinal fascia iliaque guidés par échographie
Contexte et justification : L'anesthésie régionale guidée par échographie est aujourd'hui une méthode de contrôle de la douleur largement utilisée. Un aspect essentiel de la procédure est la visualisation précise des structures anatomiques par échographie afin de définir avec précision les zones cibles. Distinguer les tissus environnants avec un modèle d'imagerie qui reconnaît automatiquement la sonoanatomie dans les images échographiques réduira les injections intraneurales involontaires ou les blessures d'autres structures anatomiques à proximité immédiate et augmentera la sécurité des patients.
Question de recherche; Comment pouvons-nous améliorer les images échographiques que nous utilisons fréquemment dans les blocs régionaux en les intégrant à l’intelligence artificielle pour réduire les complications et améliorer les applications ? Et quelle est la précision du support d’intelligence artificielle développé lors de l’imagerie ?
Des fins de recherche; Ce travail; Nous visons à accroître davantage la sécurité des différentes positions de blocs régionaux, à minimiser le risque de complications et à améliorer la visualisation échographique en développant un modèle d'intelligence artificielle (AI Model-Artificial Intelligence) qui identifie et segmente automatiquement les repères anatomiques et fournit un guidage visuel aux collègues inexpérimentés. , et améliore les performances du modèle développé lors de l'application. vise à démontrer son exactitude.
Hypothèse; De nombreuses études ont montré que l'utilisation des ultrasons et des neurostimulateurs dans la pratique augmente le succès, l'apparition et la qualité des blocs nerveux, mais en raison de la faible incidence de complications majeures et de l'absence d'études randomisées comparables, aucune déclaration définitive ne peut être faite quant à savoir si l'échographie réduit le taux global de lésions nerveuses. Un modèle d'imagerie qui marque automatiquement la sonoanatomie avec l'intelligence artificielle dans les images échographiques peut réduire les injections intraneurales involontaires ou les blessures d'autres structures anatomiques à proximité immédiate et améliorer la sécurité des patients.
Aperçu de l'étude
Statut
Intervention / Traitement
Description détaillée
Processus de recherche ; L'étude comprendra deux étapes. Phase 1 : PENG, collecte d'images sonoanatomiques du bloc supraraingiuinal du fascia iliaque et développement d'un logiciel d'intelligence artificielle (chez des volontaires sains sans procédures invasives) Étape 2 : Réalisation d'une étude de validation avec l'intelligence artificielle développée
Étape 1 : Prise d'images échographiques de volontaires sains (150 volontaires) pour produire une intelligence artificielle - Comment prendre des images sonoanatomiques PENG et supraguinal fascia iliaca block est la suivante.
1.1) PENG (Pericapsular Nerve Group Block) : les images seront prises avec des sondes linéaires et convexes. Les informations sonoanatomiques seront collectées auprès de volontaires sains et aucune procédure invasive ne sera effectuée. 150 (75 femmes - 75 hommes) volontaires sains qui acceptent de se faire prendre des images échographiques seront inclus.
1.2) Bloc du fascia iliaque supraguininal : les images seront prises avec une sonde linéaire. Les informations sonoanatomiques seront collectées auprès de volontaires sains et aucune procédure invasive ne sera effectuée. 150 (75 femmes - 75 hommes) volontaires sains qui acceptent de se faire prendre des images échographiques seront inclus.
Dans la première phase de cette étude, grâce aux images de bloc PENG et Suprainguinal Fascia Iliaca collectées auprès de volontaires, la technologie d'intelligence artificielle Smart Alfa Teknoloji San. reconnaît et marque les structures anatomiques de cette région. et Tic. Inc. Il sera développé et ajouté au logiciel Nerveblox. Une fois les blocs PENG et Suprainguinal Fascia Iliaca inclus dans le logiciel, le logiciel Nerveblox sera utilisé lors de la validation dans la deuxième phase de l'étude.
Phase 2 : Dans la deuxième phase de l'étude, Smart Alfa Teknoloji San. et Tic. Inc. La technologie d'intelligence artificielle appelée Nerveblox, qui a été développée à partir des données reçues dans un premier temps avec le soutien de l'entreprise, sera utilisée. Il s’agit de l’étude de validation et d’exactitude de la technologie d’intelligence artificielle développée dans la première étape. L'étude d'exactitude sera menée sur 40 volontaires sains. 20 hommes et 20 femmes seront inclus dans l'étude.
Grâce à la technologie d'intelligence artificielle Nerveblox développée à ce stade, la précision des structures anatomiques marquées et colorées par l'intelligence artificielle régionale spécifique ; Il sera évalué par 6 anesthésistes expérimentés sur la base d'échographies réalisées par des assistants de 2ème, 3ème et 4ème années (deux assistants de chaque année). La deuxième phase est la phase de validation et les validateurs seront des anesthésistes expérimentés (au moins cinq ans d'expérience spécialisée). Les validateurs évalueront l'exactitude de la représentation de chaque repère anatomique prédéfini à l'aide d'une échelle de 5 points (1 : très médiocre, 2 : médiocre, 3 : bon, 4 : très bon, 5 : excellent) ; La précision est définie comme l'opinion d'un expert sur la façon dont les étiquettes de repères générées par logiciel représentent la véritable anatomie dans les images échographiques brutes.
Type d'étude
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Meram
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Konya, Meram, Turquie, 42140
- Yasin Tire
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
Pour la première phase de l'étude, 150 volontaires, 75 femmes et 75 hommes, ont été sélectionnés par la société Smart Alfa, qui produira de l'intelligence artificielle.
Dans l'analyse de la taille de l'échantillon réalisée pour la deuxième étape, il a été déterminé qu'il devrait y avoir 19 participants pour chaque groupe avec une marge d'erreur alpha de 0,05, avec un taux de puissance de 80 % pour la comparaison de deux groupes. L'effet utilisé pour ce calcul a été calculé à 0,837 et la puissance réelle à 0,812, sur la base d'études similaires. Suite à l'analyse, compte tenu du taux d'abandon, il a été prévu de recruter 20 participants pour chaque groupe. (20 femmes - 20 hommes)
La description
Critère d'intégration:
- Accepter de prendre des images échographiques
- Sain - Aucune comorbidité
- Individus adultes âgés de 18 à 65 ans
Critère d'exclusion:
- Ceux qui n’acceptent pas les images échographiques
- Personnes de moins de 18 ans
- avec comorbidités
- Grossesse
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Mâle
Phase 1 : Création d'une intelligence artificielle à partir d'échographies de 150 volontaires sains. Les photos du bloc sonoanatomique PENG et du fascia iliaque supraguinal sont prises comme suit. 1) PENG (Pericapsular Nerve Group Block) : des sondes linéaires et convexes seront utilisées pour collecter des images. Aucune procédure invasive ne sera réalisée sur des sujets sains pour les données sonoanatomiques. 150 volontaires sains (75 femmes - 75 hommes) subiront une échographie. 1.2) Bloc supraguinal du fascia iliaque : images de sonde linéaire. Aucune procédure invasive ne sera réalisée sur des sujets sains pour les données sonoanatomiques. 150 individus en bonne santé (75 femmes et 75 hommes) seront échographiés. Phase 2 : Smart Alfa Teknoloji San. et Tic. Inc. utilisera Nerveblox, un système d'intelligence artificielle construit à partir des données de la première étape, dans la deuxième partie de l'étude. Étude de validation et d’exactitude de la technologie d’intelligence artificielle de première étape. L'étude d'exactitude impliquera 40 volontaires sains. 20 hommes et 20 femmes seront étudiés. |
Phase 1 1 : Prise d'images échographiques de volontaires sains (150 volontaires) pour produire une intelligence artificielle - Comment prendre des images sonoanatomiques PENG et Suprainguinal Fascia Iliaca Block est la suivante. Phase 2 : Dans la deuxième phase de l'étude, Smart Alfa Teknoloji San. et Tic. Inc. La technologie d'intelligence artificielle appelée Nerveblox, qui a été développée à partir des données reçues dans un premier temps avec le soutien de l'entreprise, sera utilisée. Il s’agit de l’étude de validation et d’exactitude de la technologie d’intelligence artificielle développée dans la première étape. L'étude d'exactitude sera menée sur 40 volontaires sains. 20 hommes et 20 femmes seront inclus dans l'étude. |
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Femelle
Phase 1 : Création d'une intelligence artificielle à partir d'échographies de 150 volontaires sains. Les photos du bloc sonoanatomique PENG et du fascia iliaque supraguinal sont prises comme suit. 1) PENG (Pericapsular Nerve Group Block) : des sondes linéaires et convexes seront utilisées pour collecter des images. Aucune procédure invasive ne sera réalisée sur des sujets sains pour les données sonoanatomiques. 150 volontaires sains (75 femmes - 75 hommes) subiront une échographie. 1.2) Bloc supraguinal du fascia iliaque : images de sonde linéaire. Aucune procédure invasive ne sera réalisée sur des sujets sains pour les données sonoanatomiques. 150 individus en bonne santé (75 femmes et 75 hommes) seront échographiés. |
Phase 1 1 : Prise d'images échographiques de volontaires sains (150 volontaires) pour produire une intelligence artificielle - Comment prendre des images sonoanatomiques PENG et Suprainguinal Fascia Iliaca Block est la suivante. Phase 2 : Dans la deuxième phase de l'étude, Smart Alfa Teknoloji San. et Tic. Inc. La technologie d'intelligence artificielle appelée Nerveblox, qui a été développée à partir des données reçues dans un premier temps avec le soutien de l'entreprise, sera utilisée. Il s’agit de l’étude de validation et d’exactitude de la technologie d’intelligence artificielle développée dans la première étape. L'étude d'exactitude sera menée sur 40 volontaires sains. 20 hommes et 20 femmes seront inclus dans l'étude. |
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Intelligence artificielle Taille du programme
Délai: Basé, lors de l'échographie.
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Grâce aux images des blocs PENG et Suprainguinal Fascia Iliaca collectées auprès de volontaires dans la première phase de cette étude, la société de technologie d'intelligence artificielle Smart Alfa reconnaît et marque les structures anatomiques de ces quatre régions.
Il sera développé et ajouté au logiciel Nerveblox.
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Basé, lors de l'échographie.
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Note d'évaluation les photos
Délai: Après l'échographie.
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Dans la deuxième phase, grâce à la technologie d'intelligence artificielle développée par Nerveblox, la précision des structures anatomiques marquées et colorées par l'intelligence artificielle spécifique à la région ; Il sera évalué sur la base d'échographies réalisées par des assistants de 2ème, 3ème et 4ème années et par des anesthésistes ayant au moins 5 ans d'expérience.
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Après l'échographie.
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Yasin Tire, Konya City Hospital
- Directeur d'études: Betül Afşar, Konya City Hospital
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
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
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- Study Artificial intelligence
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Description du régime IPD
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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