AIによる妊娠初期の超音波画像の品質管理
2023年9月6日 更新者：Di Dong、Chinese Academy of Sciences
深層学習に基づく妊娠初期の超音波画像の品質管理
この研究では、人工知能を統合して、特定の胎児切片に焦点を当て、妊娠初期の超音波検査の品質管理を強化します。
著名な医療機関と連携し、豊富な胎児超音波データを蓄積しています。
私たちは、超音波画像内の重要な解剖学的領域を正確に識別し、その品質を評価できる深層学習モデルの開発を目指しています。
このツールは、リアルタイムの画質評価を保証することで、ダウン症や神経系の変形などの病気の誤診を大幅に減らすことが期待されています。
調査の概要
詳細な説明
この研究は、人工知能技術を統合して、妊娠初期の超音波検査の品質管理プロセスを最適化することに特化しています。
含まれる超音波画像は、主に妊娠初期の胎児の正中矢状断面、NT 断面、および脈絡叢に焦点を当てています。
この点で、私たちは北京産婦人科病院、北京大学第三病院、長沙母子医療病院、中南大学第二襄雅病院などの有名な医療機関と協力し、過去に遡って前向きに膨大な量の初期症状を収集しました。妊娠中の胎児の超音波画像データ。
これに基づいて、深層学習に根ざしたモデルを確立する予定です。
このモデルは、標準的な超音波スキャン画像内の重要な解剖学的領域を正確に識別することができます。
さらに、これらの解剖学的構造を認識することにより、モデルは超音波画像が標準のスキャン品質を満たしているかどうかを判断します。
このモデルは、産科超音波検査における強力な補助ツールとして機能すると期待されており、超音波画像の品質をリアルタイムで評価できるため、ダウン症や神経系奇形などの胎児疾患の見逃しや誤診の割合が大幅に減少します。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
400
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Di Dong, Ph.D
- 電話番号：+86 13811833760
- メール：di.dong@ia.ac.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Yali Zang, ph.D
- メール：yali.zang@ia.ac.cn
研究場所
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Beijing、中国
- 募集
- Peking University Third Hospital
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コンタクト：
- Di Dong
- メール：di.dong@ia.ac.cn
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Beijing、中国
- 募集
- Beijing Obstetrics and Gynecology Hospital Affiliated to Capital Medical University
-
コンタクト：
- Di Dong
- メール：di.dong@ia.ac.cn
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Changsha、中国
- 募集
- Changsha Hospital for Maternal and Child Health Care
-
コンタクト：
- Di Dong
- メール：di.dong@ia.ac.cn
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Changsha、中国
- 募集
- Second Xiangya Hospital of Central South University
-
コンタクト：
- Di Dong
- メール：di.dong@ia.ac.cn
-
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
妊娠初期の女性
説明
包含基準:
- 詳細な個人情報と超音波画像を持っている妊娠初期の女性。
- 超音波画像には、胎児の正中矢状面、NT、および脈絡叢の像が明確に示されている必要があります。
除外基準:
- 妊娠中期から後期の女性の超音波画像。
- 超音波画像が不鮮明または不鮮明で、評価が困難です。
- 超音波スキャン中に完全な個人情報と医療情報を提供しなかった女性。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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首都医科大学付属北京産婦人科病院
首都医科大学付属の北京産婦人科病院は、NT スイープを受けた初期の妊婦から得られた、胎児の矢状面、NT、脈絡叢の超音波画像と臨床情報を収集しています。
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研究者は、関連するセクションの関心領域を特定して、画像が標準かどうかの結論を出し、臨床医が手術を標準化するように導き、誤診や過少診断の割合を減らします。
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北京大学第三病院
北京大学第三病院は、NT スイープを受けた初期の妊婦から得られた、胎児の矢状面、NT、脈絡叢の超音波画像と臨床情報を収集しています。
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研究者は、関連するセクションの関心領域を特定して、画像が標準かどうかの結論を出し、臨床医が手術を標準化するように導き、誤診や過少診断の割合を減らします。
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長沙母子医療病院
長沙母子医療病院は、NT スイープを受けた初期の妊婦から得られた、胎児の矢状面、NT、脈絡叢の超音波画像と臨床情報を収集しています。
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研究者は、関連するセクションの関心領域を特定して、画像が標準かどうかの結論を出し、臨床医が手術を標準化するように導き、誤診や過少診断の割合を減らします。
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中南大学第二襄雅病院
中南大学の第二翔雅病院は、NT スイープを受けた初期の妊婦から得られた、胎児の矢状面、NT、脈絡叢の超音波画像と臨床情報を収集しています。
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研究者は、関連するセクションの関心領域を特定して、画像が標準かどうかの結論を出し、臨床医が手術を標準化するように導き、誤診や過少診断の割合を減らします。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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画質制御モジュールのPRカーブ
時間枠：一か月
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画質制御モデルの評価指標として、Precision-Recall 曲線と平均平均精度を使用します。
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一か月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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画質制御モジュールのインテリジェント分析システムの精度
時間枠：一か月
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インテリジェント分析システムの予測結果とゴールデンスタンダードの一致
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一か月
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2023年9月1日
一次修了 (推定)
2023年12月31日
研究の完了 (推定)
2028年7月30日
試験登録日
最初に提出
2023年8月13日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年8月13日
最初の投稿 (実際)
2023年8月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年9月8日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年9月6日
最終確認日
2023年9月1日
詳しくは
本研究に関する用語
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
はい
IPD プランの説明
個々の参加者データ (IPD) は、要求に応じて他の研究者が利用できるようにする場合があります。
興味のある研究者は、合理的な研究提案書とデータ利用申請書を提示してください。
この調査に参加するすべての部門は、提案と申請をレビューおよび評価し、データを共有するかどうかを決定します。
IPD 共有時間枠
データは研究完了から 6 か月後に利用可能になり、5 年間利用可能になります。
IPD 共有アクセス基準
興味のある研究者は、詳細な研究提案書とデータ使用申請書を提出して審査を受ける必要があります。
この研究に参加するすべての部門は、アプリケーションを評価してデータ アクセスの資格を決定します。
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ANALYTIC_CODE
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。