- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT04897178
Machine Learning-based Anomaly Recognition System (MARS)
Use of Machine Learning Algorithms for Automated Detection of Fetal Anomalies
연구 개요
상세 설명
Routine second trimester anomaly scan has become a routine part of antenatal care. Early detection of fetal anomalies permits patient counselling, consideration of termination if detected anomalies are considerable, and arrangement of delivery and immediate neonatal care if indicated. Furthermore, with the expanding role of fetal interventions, early detection of fetal anomalies may expand management options, some of which may lead superior outcomes compared to postnatal interventions.
However, fetal anatomy scan necessitates a particular level of training and expertise, either by sonographers or obstetricians. Unfortunately, availability of experienced personals may be globally limited. Furthermore, first trimester anatomy scan has been evolving rapidly as ultrasound machine continues to develop and clinical research yields more information on first trimester normal standards and abnormal ranges. Accordingly, first trimester scan is anticipated to be a part of routine care in the near future. Although this tool should provide substantial benefits to obstetric patients, this would require more providers with specific training, which is unlikely to be readily available.
Artificial intelligence has been incorporated in the medical field for more than 20 years. With the advancement of deep learning algorithms, deep learning has yielded exceptional accuracy in image recognition. In the last decade, deep learning exhibits high quality performance that may exceed human performance at times. One of the earliest and most prevalent applications of deep learning in medicine are radiology-related.
In the current study, the investigators will create a series of deep learning models that appraise and identify common fetal anomalies in a series of frames including recorded videos or real time ultrasound. Deep learning algorithms will be fed by labelled images of known normal and abnormal findings representing common fetal anomalies for both training and validation. These images will be collected retrospectively through medical records of contributing centers. Their diagnostic performance will be tested on retrospectively collected videos including normal and abnormal findings. In the second stage of the study, These models will be applied to prospectively collected videos of fetal anatomy scan for further validation.
연구 유형
등록 (예상)
연락처 및 위치
연구 장소
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-
-
Assiut, 이집트, 71515
- Assiut Faculty of Medicine - Women Health Hospital
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Aswan, 이집트, 81528
- Aswan Faculty of Medicine
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
Inclusion Criteria:
- Pregnant women between 18 and 45 years
- Available ultrasound image with clear findings
- postnatal confirmation of diagnosis
Exclusion Criteria:
- Absence of research authorization on medical records
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
---|---|
Fetuses with normal anatomy
Fetuses with normal anatomy scan who demonstrate no structural abnormalities of different systems (CNS, chest and heart, abdomen, skeletal system)
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Routine 2 dimensional Ultrasound used to screen fetuses for congenital anomalies
|
Fetuses with abnormal anatomy
Fetuses with abnormal anatomy scan who demonstrate any structural abnormalities that can be detected with ultrasound
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Routine 2 dimensional Ultrasound used to screen fetuses for congenital anomalies
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
---|---|---|
Diagnostic accuracy
기간: Fetuses between 10 weeks and 32 weeks of gestation
|
Diagnostic accuracy of deep learning models in identifying major fetal structural anomalies
|
Fetuses between 10 weeks and 32 weeks of gestation
|
공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (예상)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- OBG-AI21-P1
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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