Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Augmented Endobronchial Ultrasound (EBUS-TBNA) met kunstmatige intelligentie

18 augustus 2025 bijgewerkt door: Norwegian University of Science and Technology

Automatische segmentatie van mediastinale lymfeklieren en bloedvaten in endobronchiale echografie (EBUS) beelden met behulp van een diep neuraal netwerk

Het nut evalueren van een diep neuraal netwerk (DNN) bij de evaluatie van mediastinale en hilarische lymfeklieren met endobronchiale echografie (EBUS). De studie zal de haalbaarheid van DNN onderzoeken om met EBUS onderzochte lymfeklieren en bloedvaten te identificeren.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Multi-center prospectieve haalbaarheidsstudie. Het DNN-model zal worden getraind op ultrasone beelden met annotatie om lymfeklieren en bloedvaten te identificeren die met EBUS zijn onderzocht. Het vermogen van de DNN om lymfeklieren en vaten te segmenteren op basis van postoperatieve verwerking en statische EBUS-beelden zal in het eerste deel van de studie worden geëvalueerd. In het tweede deel van de studie zal het real-time gebruik van DNN in de EBUS-procedure worden geëvalueerd.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

50

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Contact Back-up

Studie Locaties

  • Noorwegen
      • Levanger, Noorwegen, 7600
        • Werving
        • Department of Pulmonology, Levanger Hospital, North Trøndelag Hospital Trust
        • Contact:
      • Trondheim, Noorwegen, 7030
        • Werving
        • Department of Thoracic Medicine, St Olavs Hospital
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

18 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Patenten met niet-gediagnosticeerde vergrote mediastinale en hilaire lymfeklieren die zijn aanbevolen voor transbronchiale naaldaspiratie met endobronchiale echografie (EBUS-TBNA).

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Proefpersonen verwezen naar de thoracale afdeling in een van de deelnemende ziekenhuizen met niet-gediagnosticeerde vergrote mediastinale en hilaire lymfeklieren.
  • Onderwerpen moeten ≥ 18 jaar oud zijn

Uitsluitingscriteria:

  • Zwangerschap
  • Elke patiënt die volgens de onderzoeker om welke reden dan ook niet geschikt is voor dit onderzoek.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Vermogen
Tijdsspanne: 8 maanden
Om te onderzoeken of het diepe neurale netwerk (DNN) de mogelijkheid heeft om lymfeklieren en bloedvaten van EBUS-beelden te segmenteren
8 maanden

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Precisie
Tijdsspanne: 2 maanden
De precisie die de DNN heeft voor het detecteren van lymfeklieren en bloedvaten. Gemeten per voxel in de EBUS-afbeeldingen en per geannoteerde structuur (een structuur wordt als gedetecteerd geteld als ten minste 50% van de geannoteerde pixels door de DNN wordt geïdentificeerd).
2 maanden
Gevoeligheid
Tijdsspanne: 2 maanden
Echt positief tarief. Correct gedetecteerde lymfeklieren/bloedvat over totale lymfeklieren/bloedvat. Gemeten per pixel in de EBUS-beelden
2 maanden
Specificiteit
Tijdsspanne: 2 maanden
Specificiteit = (True Negative)/(True Negative + False Positive). Gemeten per pixel in de EBUS-beelden.
2 maanden
Dice-gelijkeniscoëfficiënt
Tijdsspanne: 2 maanden
Meet de overeenkomst tussen twee sets gegevens: geannoteerd door longarts versus DNN.
2 maanden
Looptijd
Tijdsspanne: 2 maanden
Is de looptijd voldoende laag voor real-time analyse tijdens EBUS?
2 maanden
Bijwerkingen
Tijdsspanne: 48 uur
Proceduregerelateerde ongewenste voorvallen of onverwachte incidenten geregistreerd
48 uur

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Norwegian University of Science and Technology

Medewerkers

Helse Nord-Trøndelag HF
SINTEF Health Research

Onderzoekers

  • Studie directeur: Øivind Rognmo, Dr.philos, Norwegian University of Science and Technology

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

1 mei 2023

Primaire voltooiing (Geschat)

1 mei 2027

Studie voltooiing (Geschat)

1 december 2027

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

13 februari 2023

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

13 februari 2023

Eerst geplaatst (Werkelijk)

22 februari 2023

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

22 augustus 2025

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

18 augustus 2025

Laatst geverifieerd

1 juni 2025

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Andere studie-ID-nummers

  • 240245

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Klinische onderzoeken op Longkanker

Klinische onderzoeken op algoritme voor machinaal leren

Zoek naar vergelijkbare onderzoeken

Sponsors en medewerkers

Medische omstandigheden

Geneesmiddelinterventies

CROs by country

CROs in Netherlands

Voorwaarden

Zeldzame ziekten

Geneesmiddelinterventies

Voedingssupplementen

Sponsor / medewerkers

Locaties

Abonneren