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측두골 고해상도 CT에서 이경화증 검출을 위한 딥러닝 알고리즘 활용에 대한 관심 (OtoIA)

2023년 8월 9일 업데이트: Hospices Civils de Lyon

이경화증은 주로 여성에서 유전적 및 호르몬적 부분을 가진 다인성 기원의 상대적으로 빈번한 병리학입니다. 이 질환은 중이 및 내이의 뼈 대사 장애를 일으켜 중증이 될 수 있는 진행성 난청의 원인이 됩니다.

이경화증을 진단하기 위해서는 몇 가지 요소가 필요합니다: 임상 검사 및 질문, 청력 평가, 마지막으로 측두골 CT.

CT 스캔을 통해 중이 또는 내이의 뼈 내 이경화 병소를 감지할 수 있습니다. 이 진단은 때때로 어렵고 숙련된 방사선 전문의의 해석이 필요합니다.

연구자들은 이러한 이경화증 병소를 감지하고 훈련된 방사선 전문의와 진단 성능을 비교하는 딥 러닝 알고리즘의 능력을 평가하고자 합니다.

연구 개요

상태

모집하지 않고 적극적으로

정황

상세 설명

이경화증은 주로 여성에서 유전적 및 호르몬적 부분을 가진 다인성 기원의 상대적으로 빈번한 병리학입니다. 이 질환은 중이 및 내이의 뼈 대사 장애를 일으켜 중증이 될 수 있는 진행성 난청의 원인이 됩니다.

이경화증을 진단하기 위해서는 몇 가지 요소가 필요합니다: 임상 검사 및 질문, 청력 평가, 마지막으로 측두골 CT.

CT 스캔을 통해 중이 또는 내이의 뼈 내 이경화 병소를 감지할 수 있습니다. 이 진단은 때때로 어렵고 숙련된 방사선 전문의의 해석이 필요합니다.

연구자들은 이러한 이경화증 병소를 감지하고 훈련된 방사선 전문의와 진단 성능을 비교하는 딥 러닝 알고리즘의 능력을 평가하고자 합니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

240

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

      • Pierre-Bénite, 프랑스, 69310
        • Hospices Civils de Lyon, Centre Hospitalier Lyon sud, Service d'ORL, d'otoneurchirurgie et de chirurgie cervico-facaile

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

연구 모집단에는 프랑스 리옹 수드 병원에서 이경화증 수술을 받은 환자군과 이경화증에 대한 임상적 의심 없이 리옹 수드 병원에서 고해상도 측두골 CT 스캔을 받았고 정상.

설명

  • 포함 기준 * :

    • 18세 이상
    • 분석에 사용할 수 있는 고해상도 측두골 CT 스캔
    • "증례"군 : 이경화증에 대한 양성 진단의 외과적 확인
    • "대조군" 그룹: 정상적인 측두골 CT 스캐너를 선호하는 첫 번째 방사선학적 분석 및 정상으로 간주되는 초기 방사선학적 보고서
  • 제외 기준 * :

    • 18세 미만
    • 분석에 사용할 수 있는 고해상도 측두골 CT 스캔 없음
    • 연구에 참여하지 않으려는 의지

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
사례
외과적으로 확인된 이경화증이 있는 환자로서 처음에 정상적인 이경검사로 전음성 난청에 대해 상담했으며 측두골의 고해상도 컴퓨터 단층촬영이 가능했습니다.
각 CT 스캔은 방사선 전문의에 의해 해석되고 이경화증 진단에 대해 양성 또는 음성으로 지정됩니다.
각 CT 스캔은 딥 러닝 알고리즘에 의해 선별되며 이경화증 진단을 위해 양성 또는 음성으로 지정됩니다.
제어
이경화증의 의심 없이 수행되고 정상으로 간주되는 측두골의 고해상도 컴퓨터 단층촬영 스캔을 가진 무작위 환자
각 CT 스캔은 방사선 전문의에 의해 해석되고 이경화증 진단에 대해 양성 또는 음성으로 지정됩니다.
각 CT 스캔은 딥 러닝 알고리즘에 의해 선별되며 이경화증 진단을 위해 양성 또는 음성으로 지정됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
영상의학과 의사의 진단성능 대비 인공지능 알고리즘의 진단성능 : 민감도, 특이도, 양성 및 음성예측도, ROC 곡선하 면적
기간: 학습 완료까지, 평균 5개월
이러한 진단 성능은 연구에 포함된 각 환자의 "사례" 또는 "대조군" 상태와 비교하여 알고리즘 및 방사선 전문의의 양성 또는 음성 진단에서 설정됩니다.
학습 완료까지, 평균 5개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Maxime FIEUX, MD, Hospices Civils de Lyon

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2022년 7월 1일

기본 완료 (실제)

2023년 5월 1일

연구 완료 (추정된)

2023년 10월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 5월 17일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 8월 9일

처음 게시됨 (실제)

2023년 8월 14일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 8월 14일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 8월 9일

마지막으로 확인됨

2023년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 22-5019 / 69HCL22_1193

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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