Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Új automatikus szegmentációs algoritmus kiértékelése a normál szerkezetek lehatárolásához a sugárkezelés tervezésében

2024. március 4. frissítette: Mayo Clinic
Ez a tanulmány egy új mesterséges intelligencia (AI) algoritmus hasznosságát méri a számítógépes tomográfiás (CT) szkennelések automatikus szegmentálására a sugárterápia tervezése céljából.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Még nincs toborzás

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Részletes leírás

AZ ELSŐDLEGES CÉLKÍTŰZÉS:

I. Egy mesterséges intelligencia algoritmus megfigyelt hasznosságának mérése a fej és a nyak normál szegmentálására a vizsgálati alanyok megfigyelései alapján.

VÁZLAT: Ez egy megfigyeléses vizsgálat.

A résztvevők létrehozzák és felülvizsgálják a CT-képek kimeneti automatikus szegmentálását az AI algoritmus segítségével, és felmérést végeznek az automatikus szegmentáló algoritmus teljesítményéről/funkcionalitásáról a vizsgálat során.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

40

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

  • Egyesült Államok
    • Arizona
      • Scottsdale, Arizona, Egyesült Államok, 85259
        • Mayo Clinic in Arizona
        • Kutatásvezető:
          • Carlos E. Vargas, M.D.
        • Kapcsolatba lépni:
    • Florida
      • Jacksonville, Florida, Egyesült Államok, 32224-9980
        • Mayo Clinic in Florida
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kutatásvezető:
          • Byron C. May, M.D.
    • Minnesota
      • Albert Lea, Minnesota, Egyesült Államok, 56007
        • Mayo Clinic Health System in Albert Lea
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kutatásvezető:
          • Timothy F. Kozelsky, M.D.
      • Mankato, Minnesota, Egyesült Államok, 56001
        • Mayo Clinic Health Systems-Mankato
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kutatásvezető:
          • Ron S. Smith, M.D.
      • Rochester, Minnesota, Egyesült Államok, 55905
        • Mayo Clinic in Rochester
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kutatásvezető:
          • Bradley J. Stish, M.D.
    • Wisconsin
      • Eau Claire, Wisconsin, Egyesült Államok, 54701
        • Mayo Clinic Health System-Eau Claire Clinic
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kutatásvezető:
          • Zachary C. Wilson, M.D.
      • La Crosse, Wisconsin, Egyesült Államok, 54601
        • Mayo Clinic Health System-Franciscan Healthcare
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kutatásvezető:
          • Abigail L. Stockham, M.D.

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Gyermek
  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Minden alkalmazott orvosi dozimetriás vagy orvosi dozimetriai asszisztens, aki rutinszerűen végzi az AI felülvizsgálatát, a normál szövetek autoszegmentációját generálta.

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Munka a Mayo Clinic Arizona, Florida vagy Rochesternél (amely magában foglalja a Mayo Clinic Health System helyszínein található regionális praxisokat is) orvosi dozimetriai asszisztensként vagy dozimetriásként, aki részt vesz a normál szövetszegmentálásban

Kizárási kritériumok:

  • Képtelenség kitölteni a tanulmányi felméréseket

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
Megfigyelő
A résztvevők létrehozzák és felülvizsgálják a CT-képek kimeneti automatikus szegmentálását az AI algoritmus segítségével, és felmérést végeznek az automatikus szegmentáló algoritmus teljesítményéről/funkcionalitásáról a vizsgálat során.
Egyéb: Nem intervenciós tanulmány
Nem intervenciós vizsgálat

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A siker aránya
Időkeret: Alapvonal
A végfelhasználói felmérés 1. kérdése értékeli, amely a mesterséges intelligencia által generált automatikus szegmentáló struktúrák módosításának szükségességét értékeli (nincs módosítás, kisebb módosítás vagy jelentős módosítás). Az automatikus szegmentáló algoritmus adatait elektronikus adatgyűjtési űrlapon keresztül gyűjtjük. Minden adat leíró jellegű, leíró statisztikákkal és megfelelő grafikus ábrázolással kerül bemutatásra.
Alapvonal

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Mayo Clinic

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Bradley J. Stish, M.D., Mayo Clinic in Rochester

Publikációk és hasznos linkek

A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.

Hasznos linkek

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Becsült)

2024. május 1.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2026. május 31.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2026. május 31.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2023. december 28.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. december 28.

Első közzététel (Tényleges)

2024. január 10.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2024. március 6.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. március 4.

Utolsó ellenőrzés

2024. március 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • ROR2272 (Egyéb azonosító: Mayo Clinic in Rochester)
  • NCI-2023-10652 (Registry Identifier: CTRP (Clinical Trial Reporting Program))
  • 22-004438 (Egyéb azonosító: Mayo Clinic Institutional Review Board)

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

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. .

Klinikai vizsgálatok a Nem intervenciós tanulmány

Keressen hasonló próbaverziókban

Szponzorok és közreműködők

Egészségi állapot

Kábítószer-beavatkozások

CROs by country

CROs in Portugal

Körülmények

Ritka betegségek

Kábítószer-beavatkozások

Táplálék-kiegészítők

Szponzor / közreműködők

Helyek

3
Iratkozz fel