임신 2기 선별 초음파를 위한 두 가지 영상 획득 방식 비교 연구 (Echo-IA) (Echo-IA)
단일기관 횡단면 연구: 임신 중기 선별 초음파 검사를 위한 두 가지 영상 획득 방식 비교
임신 중기 형태 초음파 검사는 태아 성장을 평가하고, 구조적 이상을 확인하며, 태반, 제대, 자궁경부 등의 부속물을 검사하는 산과 모니터링의 핵심 검사입니다.
여러 연구에 따르면 완전한 형태학적 분석이 수행될 경우 상당 부분의 태아 기형이 이 시기에 발견될 수 있습니다. 그러나 선별 검사의 신뢰도는 장비의 품질, 검사자의 전문성 수준, 필요한 스캔을 정의하는 프로토콜 준수 여부에 따라 달라집니다.
프랑스에서는 태아기 선별 초음파 국가 기술 위원회(2005년)의 첫 보고서 이후로 특히 관행 표준화에 주의를 기울여 왔습니다. 최근에는 프랑스 산과 태아 초음파 국가 회의(CNEOF)가 임신 중기 검사를 위한 기준 실루엣 개발을 포함한 새로운 권고안(2022년, 2023년 개정)을 발표했으며, 26개의 관찰 영상(22개 필수, 4개 추가)을 제안했습니다. 그러나 CNEOF는 이러한 영상의 적합성을 평가하기 위한 품질 기준을 공식화하지 않았습니다. 이 작업은 프랑스 태아 초음파 학회(CFEF)가 인수하여 각 태아 단면에 대한 점수화 및 검증 그리드를 수립했습니다(CFEF 2022 문서 참조).
동시에 인공지능(AI)은 의료 영상, 특히 초음파에서 점차 의사 결정 지원 및 자동화 도구로 자리 잡고 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 해부학적 구조를 식별하고, 측정 마커를 배치하며, 가장 최적의 단면을 선택할 수 있어 검사자 간 변동성을 줄이고 워크플로를 간소화합니다. 산과 초음파 분야에서는 일부 기업이 태아 구조를 실시간으로 감지하거나 주석을 달 수 있는 시스템을 출시하여 진단의 신뢰성과 재현성을 잠재적으로 향상시킬 수 있습니다. 삼성은 최신 세대 초음파 스캐너에서 사용 가능한 Live View Assist라는 시스템을 개발했으며, 이는 AI를 사용하여 필요한 태아 단면을 실시간으로 자동 인식 및 고정합니다.
이 도구는 또한 자동화된 검증 기능을 제공합니다: 감지된 단면이 예상 기준에 부합하면 체크리스트에서 직접 확인 표시됩니다. 이 혁신은 시간 절약, 특정 복잡한 단면을 놓칠 위험 감소, 표준화 개선을 약속합니다.
그러나 특히 프랑스에서는 일상적인 선별 검사 맥락에서 이 도구의 실제 성능에 관한 데이터가 거의 없습니다. 따라서 Live View Assist 및 AI를 일상 업무에 통합하기 전에, AI가 획득한 영상의 품질, AI 지원 완전 검사의 실현 가능성, 검사 시간 및 초음파 검사사의 업무 부담 개선에 대한 잠재적 영향을 평가하는 것이 필수적입니다.
본 연구의 목적은 CNEOF가 권장하는 실루엣을 기반으로 한 CFEF 품질 기준에 따라, Live View Assist에 의해 자동 검증된 20개 필수 영상의 품질이 초음파 기술자가 수동으로 획득 및 검증한 20개 필수 영상의 품질보다 열등하지 않은지 평가하는 것입니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Jean-Pierre Perrigaud
- 전화번호: 0033561773333
- 이메일: jp.perrigaud@clinique-rivegauche.fr
연구 장소
-
-
-
Toulouse, 프랑스, 31300
- 모병
- Clinique Rive Gauche
-
연락하다:
- Joseph Bouyou, Dr
- 전화번호: +33561773366
- 이메일: joseph.bouyou@gmail.com
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 18세 이상의 여성,
- 단일 생존 임신으로, 임신 초기 초음파로 확정적으로 임신 주수를 확인하고 기형이 없는 경우,
- 정기적인 임신 중기 선별 초음파 검사가 예정된 경우, 즉 임신 20주 0일부터 24주 6일 사이,
- 정보에 입각한 동의를 제공한 경우,
- 사회보장제도에 가입되어 있거나 해당 제도의 수혜자인 경우.
제외 기준:
- 다태 임신,
- 알려진 태아 기형,
- 병리적 임신,
- 인지 장애, 또는 지시를 이해하거나 설문지에 응답하는 데 어려움을 초래하는 장애,
- 법적 후견 아래 있는 환자,
- 건강보험에 가입되지 않은 환자,
- 보호 대상 환자: 후견, 관리 또는 기타 법적 보호 아래 있는 성인, 사법 또는 행정 결정으로 자유가 박탈된 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 상영
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
활성 비교기: 표준 초음파
수동 획득: 초음파 검사자가 CNEOF 권고사항에서 파생된 표준화된 절차를 준수하며, 22개의 필수 이미지와 가능한 경우 4개의 추가 이미지를 획득하는 것.
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소노그래퍼가 수행하는 표준 미국식 검사
|
|
실험적: 인공 지능 지원 초음파
AI 지원 획득: Live View Assist 시스템을 사용하여 20개의 필수 뷰를 실시간으로 자동 캡처하고, 알고리즘이 기준에 부합하는 이미지를 감지하는 즉시 이미지의 유효성 검사 및 기록, 그리고 가능한 경우 2개의 보완 이미지.
|
라이브 뷰 어시스트가 포함된 US
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
"허용 가능한" 것으로 간주되는 이미지
기간: 연구 완료까지, 평균 6개월
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허용 가능한 것으로 간주되는 이미지(즉, 각 이미지에 대해 모든 기준이 부족하거나 불량이 아닌 양호 또는 허용 가능으로 평가됨). 주요 목표를 평가하기 위해 통계 단위는 이미지가 됩니다. 각 환자에 대한 20개의 필수 이미지가 모두 분석됩니다. |
연구 완료까지, 평균 6개월
|
공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
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
기타 연구 ID 번호
- Echo-IA
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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