Questa pagina è stata tradotta automaticamente e l'accuratezza della traduzione non è garantita. Si prega di fare riferimento al Versione inglese per un testo di partenza.

Ecografia endobronchiale aumentata (EBUS-TBNA) con intelligenza artificiale

29 settembre 2026 aggiornato da: Norwegian University of Science and Technology

Segmentazione automatica dei linfonodi mediastinici e dei vasi sanguigni nelle immagini ecografiche endobronchiali (EBUS) utilizzando una rete neurale profonda

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.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Dispositivo: machine learning algorithm

Descrizione dettagliata

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.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Nome: Øyvind Ervik, MD
Numero di telefono: +4791634595
Email: oyvind.ervik@ntnu.no

Backup dei contatti dello studio

Nome: Hanne Sorger, MD,PhD
Numero di telefono: +4791816787
Email: hanne.sorger@ntnu.no

Luoghi di studio

Norvegia
- - Levanger, Norvegia, 7600
    - Reclutamento
    - Department of Pulmonology, Levanger Hospital, North Trøndelag Hospital Trust
    - Contatto:
      
      Øyvind Ervik, MD
      
      Numero di telefono: +4791634595
      
      Email: oyvind.ervik@ntnu.no
  - Trondheim, Norvegia, 7030
    - Reclutamento
    - Department of Thoracic Medicine, St Olavs Hospital
    - Contatto:
      
      Håkon O Leira, MD, PhD
      
      Numero di telefono: +4799014967
      
      Email: håkon.o.leira@ntnu.no

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

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

Descrizione

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.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Modelli osservazionali: CASE_ONLY
Prospettive temporali: PROSPECTIVE

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato	Misura Descrizione	Lasso di tempo
Capability Lasso di tempo: 8 months	To explore if Deep neural network (DNN) has capability to segment lymph nodes and blood vessels from EBUS images	8 months

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato	Misura Descrizione	Lasso di tempo
Precision Lasso di tempo: 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 Lasso di tempo: 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 Lasso di tempo: 2 months	Specificity = (True Negative)/(True Negative + False Positive). Measured per pixel in the EBUS images.	2 months
Dice similarity coefficient Lasso di tempo: 2 months	Measures the similarity between two sets of data: Annotated by pulmonologist vs DNN.	2 months
Run-time Lasso di tempo: 2 months	Is the run-time sufficiently low for real-time analysis during EBUS?	2 months
Adverse events Lasso di tempo: 48 hours	Procedure related adverse events or unexpected incidents registered	48 hours

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Norwegian University of Science and Technology

Collaboratori

Helse Nord-Trøndelag HF

SINTEF Health Research

Investigatori

Direttore dello studio: Øivind Rognmo, Dr.philos, Norwegian University of Science and Technology

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

1 maggio 2023

Completamento primario (Stimato)

1 maggio 2027

Completamento dello studio (Stimato)

1 dicembre 2027

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

13 febbraio 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità