Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Algorytmy sztucznej inteligencji do rozróżniania między COVID-19 a grypowym zapaleniem płuc za pomocą zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej (AI-COVID-Xr)

23 kwietnia 2020 zaktualizowane przez: Professor Adrian Covic

Korzyści z algorytmów sztucznej inteligencji (CNN) do rozróżniania między COVID-19 a grypowym zapaleniem płuc na oddziale ratunkowym za pomocą badań rentgenowskich klatki piersiowej

Projekt ten ma na celu wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji (dyskryminacja obrazu), w szczególności konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) do skanowania radiogramów klatki piersiowej w oddziale ratunkowym (triage) u pacjentów z podejrzeniem objawów ze strony układu oddechowego (gorączka, kaszel, bóle mięśni) zakażenia koronawirusem COVID 19. Celem jest stworzenie i zweryfikowanie oprogramowania, które na podstawie zdjęcia rentgenowskiego klatki piersiowej rozróżnia zapalenie płuc wywołane przez Covid-19 i grypę

Przegląd badań

Status

Nieznany

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Projekt ten ma na celu wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji (dyskryminacja obrazu);

  • w szczególności konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do skanowania radiogramów klatki piersiowej na oddziale ratunkowym (triage) u pacjentów z podejrzeniem objawów ze strony układu oddechowego (gorączka, kaszel, bóle mięśni) zakażenia koronawirusem COVID 19;
  • celem jest stworzenie i zweryfikowanie oprogramowania, które na podstawie zdjęcia rentgenowskiego klatki piersiowej rozróżnia zapalenie płuc wywołane przez Covid-19 i grypę;
  • to oprogramowanie zostanie przeszkolone poprzez wprowadzanie promieni rentgenowskich pacjentów z/bez zapalenia płuc wywołanego przez COVID-19 i/lub grypowego zapalenia płuc;
  • ten sam algorytm sztucznej inteligencji będzie działał na przyszłych skanach rentgenowskich w celu przewidywania możliwego zapalenia płuc COVID-19

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

200

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Rumunia
      • Iaşi, Rumunia, 700503
        • Rekrutacyjny
        • University of Medicine and Pharmacy Gr T Popa
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Alexandru Burlacu, MD, PhD
  • Włochy
      • Cremona, Włochy, 26100
        • Rekrutacyjny
        • U.O. Multidisciplinare di Patologia Mammaria e Ricerca Traslazionale; Dipartimento Universitario Clinico di Scienze Mediche, Chirurgiche e della Salute Università degli Studi di Trieste
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Daniele Generali, MD, PhD
  • Zjednoczone Królestwo
      • London, Zjednoczone Królestwo
        • Rekrutacyjny
        • Department of Cardiology at Chelsea and Westminster NHS hospital
        • Kontakt:
          • Emmanuel Ako, MD, PhD
          • Numer telefonu: +447932970131
          • E-mail: e.ako@ucl.ac.uk
        • Główny śledczy:
          • Emmanuel Ako, MD, PhD

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Wszyscy pacjenci z objawami grypy, którzy przybyli na oddział ratunkowy z kaszlem, gorączką, bólami mięśni - z podejrzeniem zakażenia COVID-19

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • objawy grypopodobne: bóle mięśni, kaszel, gorączka, plwocina
  • RTG klatki piersiowej
  • Testy biologiczne na COVID-19

Kryteria wyłączenia:

  • odmowa pacjenta
  • niepewne zdjęcia rentgenowskie
  • niepewne wyniki badań

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Pacjenci objawowi
Naszym celem jest zidentyfikowanie algorytmu sztucznej inteligencji, który można uruchomić na radiogramach płuc u pacjentów z objawami grypy / wirusowymi układu oddechowego, którzy zgłaszają się na oddział ratunkowy / segregację. Algorytm ten ma na celu identyfikację zdjęć rentgenowskich pacjentów z COVID-19 i chorych na grypowe zapalenie płuc, z dokładnością potwierdzoną testami na COVID-19.
Test diagnostyczny: Skanowanie zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej i wykonywanie algorytmów AI na obrazach
Prześwietlenia klatki piersiowej; AI CNN; Wyniki

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Covid-19 pozytywne promieniowanie rentgenowskie
Ramy czasowe: 6 miesięcy
Liczba uczestników z zapaleniem płuc na zdjęciu rentgenowskim klatki piersiowej i pozytywnym wynikiem COVID 19
6 miesięcy
COVID-19 negatywne promieniowanie rentgenowskie
Ramy czasowe: 6 miesięcy
Liczba uczestników z zapaleniem płuc na zdjęciu rentgenowskim klatki piersiowej i ujemnym wynikiem COVID 19
6 miesięcy

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Professor Adrian Covic

Współpracownicy

Falcon Trading Iasi
Romanian Academy of Medical Sciences

Śledczy

  • Główny śledczy: Alexandru Burlacu, Lecturer, University of Medicine and Pharmacy Gr T Popa - Iasi
  • Główny śledczy: Radu Dabija, Lecturer, University of Medicine and Pharmacy Gr T Popa - Iasi

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

18 marca 2020

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

16 sierpnia 2020

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

18 sierpnia 2020

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

17 marca 2020

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

17 marca 2020

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

18 marca 2020

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

27 kwietnia 2020

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

23 kwietnia 2020

Ostatnia weryfikacja

1 kwietnia 2020

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 0110

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

TAK

Opis planu IPD

Tak, chętnie udostępnimy kod algorytmu i wyniki każdemu zainteresowanemu naukowcowi (bez żadnych interesów finansowych)

Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD

  • PROTOKÓŁ BADANIA
  • ICF
  • ANALITYCZNY_KOD

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj