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Diagnostic Trial of a Vision Transformer-Based Ultrasound AI Model for Placenta Accreta Spectrum

2026년 6월 8일 업데이트: FANG HE

Diagnostic Trial of Vision Transformer-Based End-to-End Ultrasound Artificial Intelligence Model for Assisting in the Diagnosis of Placenta Accreta Spectrum Disorders: An Investigator-Initiated Prospective Clinical Study

This study develops an end-to-end Vision Transformer (ViT)-based artificial intelligence system for ultrasound-based diagnosis of placenta accreta spectrum (PAS), aiming to improve the accuracy and efficiency of prenatal screening using standardized ultrasound video inputs.

연구 개요

상태

모병

정황

태반 Accreta 스펙트럼

개입 / 치료

진단 검사: Vision Transformer-Based End-to-End Ultrasound Artificial Intelligence Model

상세 설명

Placenta accreta spectrum (PAS) is a life-threatening obstetric disorder involving abnormal placental invasion into the uterine wall, which is associated with severe maternal and neonatal complications. Despite advances in imaging, prenatal diagnosis remains challenging due to variability in ultrasound interpretation and reliance on operator expertise.

This study will establish a standardized ultrasound video acquisition protocol and develop a deep learning-based model using Vision Transformer (ViT) architecture to process dynamic ultrasound sequences. The model will be trained using clinically confirmed postpartum outcomes as reference labels.

The diagnostic performance of the system will be systematically evaluated, with the goal of improving consistency in interpretation and supporting more efficient clinical decision-making in prenatal PAS screening.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

561

연락처 및 위치

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

연구 연락처

이름: Fang He, M.D, PhD
전화번호: +86 13724831279
이메일: Gzhefang@gzhmu.edu.cn

연구 장소

중국
- Guangdong
  - Guangzhou, Guangdong, 중국, 510150
    - 모병
    - The Third Affiliated Hospital, Guangzhou Medical University
    - 연락하다:
      
      Fang He, MD, PhD
      
      전화번호: +86 13724831279
      
      이메일: Gzhefang@gzhmu.edu.cn

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

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

Pregnant women aged 18-45 years; Gestational age between 24 and 34 weeks; Pregnant women with a history of placenta previa or with an anterior placenta.

설명

Inclusion criteria:

Pregnant women aged between 18 and 45 years;
Gestational age between 24 and 34 weeks;
Pregnant women with a history of placenta previa;
Pregnant women with an anterior placenta;
Willingness to participate in the study and provision of written informed consent.

Exclusion criteria:

Failure to provide written informed consent;
Presence of severe complications that precluded continuation of pregnancy;
Inability to comply with study procedures for other reasons.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정	측정값 설명	기간
Diagnostic performance of the end-to-end Vision Transformer (ViT)-based ultrasound AI model for placenta accreta spectrum (PAS) 기간: At delivery (following confirmation of PAS status by surgical and/or pathological findings)	Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of the model.	At delivery (following confirmation of PAS status by surgical and/or pathological findings)

2차 결과 측정

결과 측정	측정값 설명	기간
Clinical Feasibility of the Standardized Ultrasound Video Recording Method 기간: At enrollment during the ultrasound examination	Completion Rate (Proportion of patients who successfully complete the standardized recording) and time consumption (Mean recording time)	At enrollment during the ultrasound examination
Consistency and Efficiency Between the AI Model and Physician Diagnosis 기간: At enrollment during the ultrasound examination	Diagnostic Consistency: Kappa coefficient used to evaluate the consistency between the AI model's diagnoses and those of experienced ultrasound physicians (Kappa > 0.75 indicates good agreement).	At enrollment during the ultrasound examination
Safety of the AI Model 기간: At delivery, when PAS status and maternal outcomes are assessed	False Negative Rate: Proportion of missed PAS-positive patients and the impact on patient outcomes .	At delivery, when PAS status and maternal outcomes are assessed

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

FANG HE

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)

2025년 9월 1일

기본 완료 (추정된)

2027년 9월 1일

연구 완료 (추정된)

2027년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 6월 2일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 6월 8일

처음 게시됨 (실제)

2026년 6월 11일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)