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

Rozszerzona ultrasonografia wewnątrzoskrzelowa (EBUS-TBNA) ze sztuczną inteligencją

18 sierpnia 2025 zaktualizowane przez: Norwegian University of Science and Technology

Automatyczna segmentacja węzłów chłonnych śródpiersia i naczyń krwionośnych w obrazach ultrasonograficznych wewnątrzoskrzelowych (EBUS) z wykorzystaniem głębokiej sieci neuronowej

Ocena przydatności głębokiej sieci neuronowej (DNN) w ocenie węzłów chłonnych śródpiersia i wnęki za pomocą ultrasonografii wewnątrzoskrzelowej (EBUS). W badaniu zbadana zostanie wykonalność DNN w celu identyfikacji węzłów chłonnych i naczyń krwionośnych badanych za pomocą EBUS.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Wieloośrodkowe prospektywne studium wykonalności. Model DNN będzie trenowany na obrazach ultrasonograficznych z adnotacją w celu identyfikacji węzłów chłonnych i naczyń krwionośnych badanych za pomocą EBUS. Zdolność DNN do segmentacji węzłów chłonnych i naczyń na podstawie przetwarzania pooperacyjnego i statycznych obrazów EBUS zostanie oceniona w pierwszej części badania. W drugiej części badania zostanie ocenione wykorzystanie DNN w procedurze EBUS w czasie rzeczywistym.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

50

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

Kopia zapasowa kontaktu do badania

Lokalizacje studiów

  • Norwegia
      • Levanger, Norwegia, 7600
        • Rekrutacyjny
        • Department of Pulmonology, Levanger Hospital, North Trøndelag Hospital Trust
        • Kontakt:
      • Trondheim, Norwegia, 7030
        • Rekrutacyjny
        • Department of Thoracic Medicine, St Olavs 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

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjenci z niezdiagnozowanymi powiększonymi węzłami chłonnymi śródpiersia i wnęk, u których zalecono wykonanie przezoskrzelowej aspiracji igłowej przezoskrzelowej ultrasonografii (EBUS-TBNA).

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Pacjenci kierowani na oddział klatki piersiowej w którymkolwiek z uczestniczących szpitali z niezdiagnozowanymi powiększonymi węzłami chłonnymi śródpiersia i wnęk.
  • Uczestnicy muszą mieć ukończone 18 lat

Kryteria wyłączenia:

  • Ciąża
  • Każdy pacjent, który zdaniem badacza nie nadaje się do tego badania z jakiegokolwiek powodu.

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

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Zdolność
Ramy czasowe: 8 miesięcy
Zbadanie, czy głęboka sieć neuronowa (DNN) ma możliwość segmentowania węzłów chłonnych i naczyń krwionośnych z obrazów EBUS
8 miesięcy

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Precyzja
Ramy czasowe: 2 miesiące
Precyzja DNN do wykrywania węzłów chłonnych i naczyń krwionośnych. Mierzone zarówno dla woksela w obrazach EBUS, jak i dla struktury z adnotacjami (struktura jest liczona jako wykryta, jeśli co najmniej 50% jej pikseli z adnotacjami zostanie zidentyfikowanych przez DNN).
2 miesiące
Wrażliwość
Ramy czasowe: 2 miesiące
Prawdziwie pozytywna stawka. Prawidłowo wykryte węzły chłonne/naczynie krwionośne w stosunku do łącznej liczby węzłów chłonnych/naczynia krwionośnego. Mierzone na piksel w obrazach EBUS
2 miesiące
Specyficzność
Ramy czasowe: 2 miesiące
Swoistość = (prawdziwie ujemny)/(prawdziwie ujemny + fałszywie dodatni). Mierzone na piksel w obrazach EBUS.
2 miesiące
Współczynnik podobieństwa kości
Ramy czasowe: 2 miesiące
Mierzy podobieństwo między dwoma zestawami danych: z adnotacjami pulmonologa i DNN.
2 miesiące
Czas działania
Ramy czasowe: 2 miesiące
Czy czas pracy jest wystarczająco krótki do analizy w czasie rzeczywistym podczas EBUS?
2 miesiące
Zdarzenia niepożądane
Ramy czasowe: 48 godzin
Zarejestrowano zdarzenia niepożądane lub nieoczekiwane zdarzenia związane z procedurą
48 godzin

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Norwegian University of Science and Technology

Współpracownicy

Helse Nord-Trøndelag HF
SINTEF Health Research

Śledczy

  • Dyrektor Studium: Øivind Rognmo, Dr.philos, Norwegian University of Science and Technology

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 maja 2023

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 maja 2027

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 grudnia 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

13 lutego 2023

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

13 lutego 2023

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

22 lutego 2023

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

22 sierpnia 2025

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

18 sierpnia 2025

Ostatnia weryfikacja

1 czerwca 2025

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 240245

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 Rak płuc

Badania kliniczne na algorytm uczenia maszynowego

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Peru

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj