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

Model predykcyjny CP-EBUS w diagnostyce węzłów chłonnych

31 marca 2020 zaktualizowane przez: Jiayuan Sun, Shanghai Chest Hospital

Model predykcyjny oparty na głębokim uczeniu multimodalnego obrazu CP-EBUS w diagnostyce łagodnych i złośliwych węzłów chłonnych

Obraz multimodalny ultrasonografii wewnątrzoskrzelowej (EBUS), obejmujący skalę szarości, doppler przepływu krwi i elastografię, może być wykorzystany jako nieinwazyjna diagnostyka i uzupełnienie wyniku patologicznego, który ma ważną wartość aplikacyjną kliniczną. W tym badaniu zostanie skonstruowana multimodalna baza danych obrazów EBUS obejmująca 1000 łagodnych i złośliwych węzłów chłonnych klatki piersiowej (LN) w celu trenowania sieci neuronowych głębokiego uczenia się, które mogą automatycznie wybierać reprezentatywne obrazy i diagnozować Węzły chłonne. Badacze stworzą model przewidywania sztucznej inteligencji oparty na głębokim uczeniu się węzłów chłonnych klatki piersiowej i zweryfikują model w innych 300 węzłach chłonnych.

Przegląd badań

Status

Nieznany

Warunki

Szczegółowy opis

Powiększenie węzłów chłonnych wewnątrz klatki piersiowej ma szeroki zakres chorób, wśród których przerzuty raka płuca do węzłów chłonnych klatki piersiowej są najczęstszą chorobą nowotworową. Łagodne zmiany, w tym stany zapalne, gruźlica i sarkoidoza, również wymagają różnicowania w celu leczenia celowanego.

Multimodalny obraz EBUS obejmujący skalę szarości, doppler przepływu krwi i elastografię może być wykorzystany jako nieinwazyjna diagnostyka i uzupełnienie wyniku patologicznego, co ma ważną wartość aplikacyjną kliniczną. Niniejsze badanie obejmuje dwie części: retrospektywną konstrukcję modelu predykcyjnego sztucznej inteligencji EBUS oraz wieloośrodkową prospektywną walidację modelu predykcyjnego. W badaniu weźmie udział łącznie 1300 LN.

Podczas retencji filmów badane są docelowe NN i naczynia obwodowe za pomocą hostów ultrasonograficznych (EU-ME2, Olympus lub Hi-vision Avius, Hitachi) wyposażonych w funkcje elastografii i dopplera oraz bronchoskopii ultrasonograficznej (BF-UC260FW, Olympus lub EB1970UK, Pentax) . Gromadzone są multimodalne dane obrazowe docelowych LN.

Śledczy najpierw zbudują model przewidywania sztucznej inteligencji oparty na głębokim uczeniu się, używając obrazów z 1000 LN, a następnie zweryfikują model w kolejnych 300 LN. Model ten zostanie porównany z tradycyjnymi jakościowymi i ilościowymi metodami oceny w celu zweryfikowania skuteczności diagnostycznej.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

1300

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

  • Chiny
    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Chiny, 200030
        • Rekrutacyjny
        • Shanghai Chest Hospital
        • Kontakt:

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

18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie dotyczy

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Do tego badania włączani są pacjenci z powiększonymi węzłami chłonnymi klatki piersiowej, którzy muszą być diagnozowani za pomocą EBUS-TBNA.

Opis

Kryteria przyjęcia:

  1. CT klatki piersiowej pokazuje powiększone wewnątrzpiersiowe LN (krótka średnica > 1 cm) lub PET/CT pokazuje pacjentów ze zwiększonym wychwytem FDG (SUV ≧ 2,0) w śródpiersiowych LN;
  2. Lekarz operujący rozważa wykonanie EBUS-TBNA na węzłach chłonnych w celu rozpoznania lub przedoperacyjnej oceny stopnia zaawansowania raka płuca;
  3. Pacjenci wyrażają zgodę na poddanie się EBUS-TBNA, podpisują świadomą zgodę i nie mają przeciwwskazań.

Kryteria wyłączenia:

- Pacjenci w innych sytuacjach, które nie są odpowiednie dla EBUS-TBNA.

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
Grupa walidacji prospektywnej
W sekcji walidacji prospektywnej zostaną zastosowane dwie metody diagnostyczne, jedna to tradycyjna metoda jakościowa i ilościowa, druga to model przewidywania sztucznej inteligencji oparty na filmach w celu porównania skuteczności diagnostycznej.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Skuteczność diagnostyczna multimodalnego modelu predykcyjnego sztucznej inteligencji EBUS na podstawie filmów
Ramy czasowe: 6 miesięcy po zabiegu
Skuteczność diagnostyczna obejmuje czułość, swoistość, dodatnią wartość predykcyjną, ujemną wartość predykcyjną i dokładność diagnostyczną.
6 miesięcy po zabiegu

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Skuteczność diagnostyczna tradycyjnych metod jakościowych i ilościowych
Ramy czasowe: 6 miesięcy po zabiegu
Skuteczność diagnostyczna obejmuje czułość, swoistość, dodatnią wartość predykcyjną, ujemną wartość predykcyjną i dokładność diagnostyczną.
6 miesięcy po zabiegu
Skuteczność diagnostyczna multimodalnego modelu głębokiego uczenia opartego na obrazach
Ramy czasowe: 6 miesięcy po zabiegu
Skuteczność diagnostyczna obejmuje czułość, swoistość, dodatnią wartość predykcyjną, ujemną wartość predykcyjną i dokładność diagnostyczną.
6 miesięcy po zabiegu
Porównanie modelu predykcyjnego opartego na uczeniu głębokim z tradycyjnymi metodami jakościowymi i ilościowymi
Ramy czasowe: 6 miesięcy po zabiegu
Skuteczność diagnostyczna obejmuje czułość, swoistość, dodatnią wartość predykcyjną, ujemną wartość predykcyjną i dokładność diagnostyczną.
6 miesięcy po zabiegu

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Shanghai Chest Hospital

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Publikacje ogólne

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)

1 lipca 2018

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

30 czerwca 2020

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

31 grudnia 2020

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

2 grudnia 2019

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

29 marca 2020

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

31 marca 2020

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

2 kwietnia 2020

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

31 marca 2020

Ostatnia weryfikacja

1 marca 2020

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Inne numery identyfikacyjne badania

  • SHCHE201906

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

Opis planu IPD

Śledczy mogą udostępnić bazę danych po badaniu, ale decyzja nie została jeszcze podjęta.

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 .

Badania kliniczne na Choroba węzłów chłonnych

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Chile

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj