Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Evaluering av en ny automatisk segmenteringsalgoritme for normal strukturavgrensning i planlegging av strålebehandling

6. juli 2026 oppdatert av: Mayo Clinic
Denne studien måler nytten av en ny kunstig intelligens (AI) algoritme for å utføre autosegmentering av computertomografi (CT) skanninger for planlegging av stråleterapi.

Studieoversikt

Detaljert beskrivelse

HOVEDMÅL:

I. Å måle den observerte nytten av en AI-algoritme for normal segmentering av hode og nakke ved å registrere studieobjekters observasjoner av dens funksjon.

OVERSIKT: Dette er en observasjonsstudie.

Deltakerne lager og gjennomgår automatiske segmenteringer av CT-bilder ved hjelp av AI-algoritmen og fullfører en undersøkelse om ytelsen/funksjonaliteten til autosegmenteringsalgoritmen under studien.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

200

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

    • Arizona
      • Scottsdale, Arizona, Forente stater, 85259
        • Rekruttering
        • Mayo Clinic in Arizona
        • Hovedetterforsker:
          • Carlos E. Vargas, M.D.
        • Ta kontakt med:
    • Florida
      • Jacksonville, Florida, Forente stater, 32224-9980
        • Rekruttering
        • Mayo Clinic in Florida
        • Ta kontakt med:
        • Hovedetterforsker:
          • Byron C. May, M.D.
    • Minnesota
      • Albert Lea, Minnesota, Forente stater, 56007
        • Rekruttering
        • Mayo Clinic Health System in Albert Lea
        • Ta kontakt med:
        • Hovedetterforsker:
          • Timothy F. Kozelsky, M.D.
      • Mankato, Minnesota, Forente stater, 56001
        • Rekruttering
        • Mayo Clinic Health Systems-Mankato
        • Ta kontakt med:
        • Hovedetterforsker:
          • Ron S. Smith, M.D.
      • Rochester, Minnesota, Forente stater, 55905
        • Rekruttering
        • Mayo Clinic in Rochester
        • Ta kontakt med:
        • Hovedetterforsker:
          • Doug J. Moseley, PhD
    • Wisconsin
      • Eau Claire, Wisconsin, Forente stater, 54701
        • Rekruttering
        • Mayo Clinic Health System-Eau Claire Clinic
        • Ta kontakt med:
        • Hovedetterforsker:
          • Zachary C. Wilson, M.D.
      • La Crosse, Wisconsin, Forente stater, 54601
        • Rekruttering
        • Mayo Clinic Health System-Franciscan Healthcare
        • Ta kontakt med:
        • Hovedetterforsker:
          • Abigail L. Stockham, M.D.

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Barn
  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Alle ansatte medisinske dosimetrier eller medisinske dosimetriassistenter som rutinemessig utfører gjennomgang av AI generert autosegmentering av normalt vev.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Ansettelse ved Mayo Clinic Arizona, Florida eller Rochester (som inkluderer regionale praksissteder lokalisert på Mayo Clinic Health System-lokasjoner) som medisinsk dosimetriassistent eller dosimetrist som deltar i normal vevssegmentering

Ekskluderingskriterier:

  • Manglende evne til å fullføre studieundersøkelser

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
Observasjon
Deltakerne fullfører undersøkelser om ytelsen/funksjonaliteten til auto-segmenteringsalgoritmen på studien.
Ikke-intervensjonell studie

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Andel suksess
Tidsramme: Grunnlinje
Vil bli evaluert av spørsmål 1 i sluttbrukerundersøkelsen, som evaluerer modifikasjonsnivået til de kunstig intelligensgenererte autosegmenteringsstrukturene som var nødvendig (ingen modifikasjon, mindre modifikasjon eller større modifikasjon). Auto-segmenteringsalgoritmedata vil bli samlet inn gjennom et elektronisk datainnsamlingsskjema.
Grunnlinje

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Doug J. Moseley, PhD, Mayo Clinic in Rochester

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Hjelpsomme linker

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

2. desember 2024

Primær fullføring (Antatt)

30. november 2027

Studiet fullført (Antatt)

30. november 2027

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

28. desember 2023

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

28. desember 2023

Først lagt ut (Faktiske)

10. januar 2024

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

8. juli 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

6. juli 2026

Sist bekreftet

1. juli 2026

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • ROR2272 (Mayo Clinic in Rochester)
  • NCI-2023-10652 (Registeridentifikator: CTRP (Clinical Trial Reporting Program))
  • 22-004438 (Annen identifikator: Mayo Clinic Institutional Review Board)

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

produkt produsert i og eksportert fra USA

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere