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
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Részletes leírás
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.
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Tényleges)
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi helyek
-
-
Wales
-
Cardiff, Wales, Egyesült Királyság, CF10 1DY
- Intelligent Ultrasound Limited
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
Egészséges önkénteseket fogad
Tanulmányozható nemek
Mintavételi módszer
Tanulmányi populáció
Leírás
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.
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
- Megfigyelési modellek: Kohorsz
- Időperspektívák: Leendő
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Change in per-class Mean Intersection over Union (IoU) scores of deep-learning segmentation models compared to baseline models
Időkeret: 6 months
|
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
|
6 months
|
Együttműködők és nyomozók
Szponzor
Nyomozók
- Kutatásvezető: James Bowness, Clinical consultant, University of Oxford & Royal Gwent Hospital
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
Elsődleges befejezés (Tényleges)
A tanulmány befejezése (Tényleges)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- IU2021_AG_05
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .