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비인두암종의 국소 재발 탐지에 있어서 자기공명영상 해석을 위한 인공지능 지원 판독과 표준 이중 판독 비교: 무작위 대조 다기관 연구

2024년 4월 9일 업데이트: Fang-Yun Xie, Sun Yat-sen University
이 무작위 대조 연구의 목적은 이전에 개발된 인공 지능 모델이 비인두암 환자의 방사선 치료 후 자기 공명 영상을 선별하고 방사선 전문의의 해석을 도울 수 있는지 조사하는 것입니다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

10400

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

  • 중국
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510060
        • Sun Yat-sen University Cancer Center
        • 연락하다:
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Fang-Yun Xie

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

이 연구에는 6개월 이상 방사선 치료를 마쳤고 이전 검사에서 종양 잔류물이 없는 치료 경험이 없는 비인두암종 환자가 등록되었습니다.

설명

포함 기준:

  • 치료경험이 없는 비인두암종 환자로서 6개월 이상 방사선치료를 마친 환자
  • 이전 자기공명영상 검사에서 원발 부위의 완전 관해가 나타났습니다.
  • 강화되지 않은 T1 강조 및 T2 강조 시퀀스와 대비가 강화된 T1 강조 시퀀스를 포함하여 3T 자기공명영상 장치를 사용하여 이미지를 획득합니다.

제외 기준:

  • 환자들은 후속 후속 자기공명영상 스캔이 아닌 특정 자기공명영상 스캔을 위해 이 연구에 등록됩니다.

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
AI 지원 독서
AI 모델은 국소 재발 발생률을 예측합니다. 발생률이 60% 미만이면 방사선 전문의 한 명이 MR 영상을 해석합니다. 발생률이 60% 이상인 경우 2명의 방사선 전문의가 MR 영상을 해석합니다. 원하는 경우 방사선 전문의에게 예측 발생률과 해석의 윤곽이 제공됩니다. 두 명의 방사선 전문의가 모순된 해석을 내놓는 경우 세 번째 방사선 전문의가 토론에 참여하여 합의를 도출합니다.
진단 검사: 일체 포함
인공 지능 모델은 MR 이미지의 국소 재발 위험과 윤곽을 예측하고 방사선 전문의가 해석하기 전에 분류합니다.
표준 이중 판독
MR 영상은 두 명의 영상의학과 전문의가 해석하며, 의견이 일치하지 않는 경우 제3의 영상의학과 전문의와 협의하여 합의에 도달합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
기간
감광도
기간: 연구 완료를 통해 평균 2년
연구 완료를 통해 평균 2년

2차 결과 측정

결과 측정
기간
특성
기간: 연구 완료를 통해 평균 2년
연구 완료를 통해 평균 2년
긍정적인 예측 가치
기간: 연구 완료를 통해 평균 2년
연구 완료를 통해 평균 2년
음성 예측 값
기간: 연구 완료를 통해 평균 2년
연구 완료를 통해 평균 2년
모든 MR 영상에 대한 총 해석 시간
기간: 연구 완료를 통해 평균 2년
연구 완료를 통해 평균 2년
세 번째 방사선 전문의와의 논의 비율
기간: 연구 완료를 통해 평균 2년
연구 완료를 통해 평균 2년
AI 지원 독서그룹의 국소재발 검출률
기간: 연구 완료를 통해 평균 2년
연구 완료를 통해 평균 2년
서로 다른 rT 단계의 하위 그룹의 민감도
기간: 연구 완료를 통해 평균 2년
연구 완료를 통해 평균 2년
AI 모델이 반복적인 위험과 윤곽을 제공할 수 없는 사례의 발생률
기간: 연구 완료를 통해 평균 2년
연구 완료를 통해 평균 2년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Sun Yat-sen University

수사관

  • 수석 연구원: Fang-Yun Xie, Sun Yat-sen University

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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 (추정된)

2024년 4월 1일

기본 완료 (추정된)

2026년 4월 1일

연구 완료 (추정된)

2026년 4월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 4월 4일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 4월 9일

처음 게시됨 (실제)

2024년 4월 10일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 4월 10일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 4월 9일

마지막으로 확인됨

2024년 4월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • B2024-039-01

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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