Onderscheid maken tussen hersenbloeding en contrast
Kunstmatige intelligentie om onderscheid te maken tussen hersenbloeding en contrastextravasatie na mechanische revascularisatie bij acute ischemische beroerte
Het doel van deze observationele studie is om kunstmatige intelligentie te gebruiken om hersenbloedingen te onderscheiden van extravasatie van contrastmiddelen na mechanische revascularisatie bij ischemische beroerte.
De belangrijkste vraag die het wil beantwoorden is: of kunstmatige intelligentie kan helpen onderscheid te maken tussen hersenbloedingen en extravasatie van contrastmiddelen.
Patiënten met intracraniale laesies met hoge dichtheid op CT-scans binnen 24 uur na mechanische revascularisatie zullen worden geïncludeerd. Er wordt verwacht dat er 500 patiënten zullen worden ingeschreven. Het type laesie met hoge dichtheid wordt bepaald aan de hand van dual-energy CT-beelden of vervolgbeelden. Patiënten zullen worden verdeeld in trainingsgroepen, validatie- en testgroepen door middel van gestratificeerde willekeurige steekproeven (6:2:2). Nadat de afbeeldingen en de afbeeldingslabels zijn verkregen, zal kunstmatige intelligentie op basis van deep learning worden gebruikt om de beeldkenmerken te leren en een diagnostisch model op te stellen, en zullen de modelprestaties en het generalisatievermogen worden geëvalueerd.
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Contacten en locaties
Studiecontact
- Naam: Meiwei Chen
- Telefoonnummer: +86 18898534109
- E-mail: chenmw7@mail.sysu.edu.cn
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Beschrijving
Inclusiecriteria:
(1) patiënten ondergingen niet-verbeterde CT van het hoofd na mechanische vascularisatie; (2) initiële postoperatieve niet-verbeterde CT van het hoofd werd uitgevoerd binnen 24 uur na mechanische vascularisatie; en (3) intracraniale hyperintensiteit, die werd gedefinieerd als een objectief hogere dichtheid dan de omringende grijze of witte stof in het parenchym of een hogere dichtheid dan hersenvocht in ventrikels en reservoirs, kon worden gezien op de initiële niet-verbeterde CT-scan van het hoofd na mechanische vascularisatie.
Uitsluitingscriteria:
(1) de follow-uptijd van niet-verbeterde CT van het hoofd na mechanische vascularisatie was minder dan 24 uur; (2) artefacten (bijv. metaalartefacten of bewegingsartefacten) beïnvloedden de hyperintensiteit in CT-beelden; en (3) patiënten ondergingen craniotomie na mechanische vascularisatie, waardoor het moeilijk werd om het gebied van hyperintensiteit te identificeren.
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
|---|
|
bloeding
Het resultaat van de intracraniale hyperdensiteit op CT-beelden wordt bepaald door dual-energy CT of vervolgbeelden: hyperdensiteit is te zien op het virtuele niet-contrastbeeld van dual-energy CT, of de hoge dichtheid blijft langer dan 48 jaar bestaan. uur.
|
|
eenvoudige contrastextravasatie
Er is geen intracraniale hyperdichtheid op de virtuele niet-contrastbeelden van dual-energy CT, of de vervolg-CT laat zien dat de hyperdichtheid binnen 48 uur wordt geabsorbeerd.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Ontwikkel een diepgaand leermodel om hersenbloedingen te onderscheiden van extravasatie van contrastmiddelen, en evalueer de prestaties van het model en het generalisatievermogen
Tijdsspanne: 2024-12
|
De nauwkeurigheid, gevoeligheid, specificiteit, precisie en herinnering van het model worden berekend en de verwarringsmatrix wordt weergegeven.
|
2024-12
|
Medewerkers en onderzoekers
Medewerkers
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Geschat)
Primaire voltooiing (Geschat)
Studie voltooiing (Geschat)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- SYSKY-2023-865-01
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
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 .