Esta página foi traduzida automaticamente e a precisão da tradução não é garantida. Por favor, consulte o versão em inglês para um texto fonte.

MIDI (identificação de aprendizado profundo de anormalidade de imagem de ressonância magnética) (MIDI)

8 de abril de 2024 atualizado por: King's College Hospital NHS Trust

Aprendizado profundo para identificação de anormalidades na ressonância magnética da cabeça

O estudo envolve o desenvolvimento e teste de uma ferramenta de IA que pode identificar anormalidades usando varreduras da cabeça do paciente realizadas para atendimento clínico de rotina e varreduras voluntárias de pesquisa. Um algoritmo de aprendizado profundo será desenvolvido usando um conjunto de dados de varreduras de cabeça de ressonância magnética retrospectivas e prospectivas, para treinar, validar e testar redes convolucionais usando software desenvolvido no Departamento de Engenharia Biomédica, King's College London. O padrão de referência serão os relatórios do radiologista consultor dos exames de ressonância magnética da cabeça.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Condições

Descrição detalhada

Uma estratégia automatizada para identificar anormalidades em exames de crânio pode atender à necessidade clínica não atendida de tempos de identificação de anormalidades mais rápidos, permitindo potencialmente uma intervenção precoce para melhorar os resultados clínicos de curto e longo prazo. A escassez de radiologistas e o aumento da demanda por exames de ressonância magnética significam atrasos nos relatórios, principalmente no ambiente ambulatorial.

Além disso, há uma grande variação na forma como os achados incidentais (FIs) descobertos em 'voluntários saudáveis' são gerenciados. O relatório de rotina de varreduras de 'voluntários saudáveis' por um radiologista é uma carga logística e financeira desafiadora. Seria valioso desenvolver estratégias automatizadas para garantir que os IFs possam ser identificados de forma confiável e precisa, removendo potencialmente 90% dos exames que requerem revisão radiológica de rotina, aumentando assim a viabilidade de implementar uma estratégia de relatórios de rotina.

O aprendizado profundo é uma nova técnica na ciência da computação que aprende automaticamente hierarquias de recursos relevantes diretamente das entradas brutas (como ressonância magnética ou tomografia computadorizada) usando redes neurais de várias camadas. Um algoritmo de aprendizado profundo será treinado em um grande banco de dados de exames de ressonância magnética da cabeça para reconhecer exames com anormalidades. Este algoritmo será treinado para classificar um subconjunto dessas varreduras como normal ou anormal. A técnica será então testada em um subconjunto independente para determinar sua validade.

Se a rede neural testada tiver uma alta precisão diagnóstica, futuros participantes de pesquisas podem se beneficiar, pois atualmente nem todas as instituições revisam suas varreduras de pesquisa em busca de descobertas incidentais. Da mesma forma, nos casos em que os exames clínicos podem não ser relatados por semanas, os pacientes podem se beneficiar. Tanto em cenários de pesquisa quanto clínicos, um algoritmo identificaria rapidamente patologias anormais e priorizaria varreduras para relatórios.

Em resumo, o objetivo é desenvolver um algoritmo de detecção de anormalidades de aprendizado profundo para uso tanto na pesquisa quanto no ambiente clínico.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Estimado)

30000

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Locais de estudo

  • Reino Unido
      • Aylesbury, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Buckinghamshire Healthcare Nhs Trust (Stoke Mandeville)
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Gemma Walsh
      • Basildon, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Mid and South Essex Nhs Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Anne Nicholson
      • Bedford, Reino Unido
      • Bodelwyddan, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Betsi Cadwaladr University Health Board
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Jenna Tugwell-Allsup
      • Canterbury, Reino Unido
        • Recrutamento
        • East Kent Hospitals University NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Gemma Hector
      • Dundonald, Reino Unido, BT16 1RH
        • Recrutamento
        • South Eastern Health & Social Care Trust
        • Contato:
          • Victoria Adell
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Ryan Wilson, Dr
      • East Grinstead, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Queen Victoria Hospital NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Ian Francis
      • Gillingham, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Medway NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Martin Mitchell
      • Grimsby, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Northern Lincolnshire and Goole Nhs Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Dorothy Hutchinson
      • Huddersfield, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Calderdale and Huddersfield NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Georgina Turner
      • King's Lynn, Reino Unido
        • Recrutamento
        • The Queen Elizabeth Hospital King'S Lynn Nhs Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Sarah Fleming
      • Kingston, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Kingston Hospital Nhs Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Patricia Crespo
      • Kirkcaldy, Reino Unido, KY2 5AH
        • Recrutamento
        • NHS Fife
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Heather Robertson, DR
      • Larbert, Reino Unido, FK5 4WR
        • Recrutamento
        • Forth Valley Royal Hospital
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Nikolas Arestis, Dr
      • Leeds, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Leeds Teaching Hospital NHS Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Melissa Maguire, Dr
      • Leicester, Reino Unido
        • Recrutamento
        • University Hospitals of Leicester NHS Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Helen Estall
      • London, Reino Unido
        • Recrutamento
        • CNS, Maudsley Hospital, South London and Maudsley NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Thomas Booth
      • London, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Croydon University Hospital, Croydon Health Services NHS Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Ketul Patel
      • London, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Guy's Hospital, Guy's and St Thomas's NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Asif Mazumdar
      • London, Reino Unido
        • Recrutamento
        • St George's Hospital, St George's University Hospital NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Andrew Mackinnon
      • London, Reino Unido
        • Recrutamento
        • St Thomas' Hospital, Guy's and St Thomas's NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Asif Mazumdar
      • London, Reino Unido, SE5 9RS
        • Concluído
        • Kings' College Hospital
      • Norwich, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Norfolk and Norwich University Hospitals NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Janak Saada
      • Nottingham, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Queen's Medical Centre University Hospital, Nottingham University Hospitals NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Rob Dineen
        • Subinvestigador:
          • Carolyn Costigan
      • Redhill, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Surrey and Sussex Healthcare NHS Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Ana Peternac
      • Saint Leonards-on-Sea, Reino Unido
        • Recrutamento
        • East Sussex Healthcare Nhs Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • David Sallomi
      • Scunthorpe, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Northern Lincolnshire and Goole Nhs Foundation Trust
        • Investigador principal:
          • Dorothy Hutchinson
        • Contato:
      • Southend, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Mid and South Essex Nhs Foundation Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Prisca Gondo
      • Tooting, Reino Unido
        • Recrutamento
        • St George's University Hospitals NHS Foundation Trust
        • Investigador principal:
          • Andrew Mackinnon
        • Contato:
      • Torquay, Reino Unido
        • Concluído
        • Torbay and South Devon NHS Foundation Trust
      • Truro, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Royal Cornwall Hospitals NHS Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Daniel Kim
      • Watford, Reino Unido
        • Recrutamento
        • West Hertfordshire Hospitals NHS Trust
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Saul Sundayi
    • Kent
      • Orpington, Kent, Reino Unido
        • Recrutamento
        • Princess Royal University Hospital, King's College Hospital NHS Foundation Trust
        • Contato:
        • Subinvestigador:
          • Ajay Arora

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

18 anos e mais velhos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Todos os pacientes adultos com ressonância magnética da cabeça que se apresentam em centros secundários e terciários do NHS em todo o Reino Unido para qualquer indicação.

Descrição

Critério de inclusão:

  • Todos os exames de ressonância magnética de cabeça com sequências compatíveis
  • > 18 anos

Critério de exclusão:

  • Nenhum relatório do radiologista correspondente
  • Nenhum consentimento para uso futuro das imagens de pesquisa mantidas no banco de dados histórico armazenado no Centro de Ciências de Neuroimagem (Kings College London).
  • Baixa qualidade de imagem

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Sensibilidade e especificidade de uma rede neural convolucional para reconhecer anormalidades em exames de ressonância magnética de cabeça.
Prazo: No final do estudo (estudo de 5 anos)
Sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo.
No final do estudo (estudo de 5 anos)

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Sensibilidade e especificidade de uma rede neural convolucional para categorizar amplamente anormalidades em exames de ressonância magnética da cabeça.
Prazo: No final do estudo (estudo de 5 anos)
Sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo.
No final do estudo (estudo de 5 anos)

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

King's College Hospital NHS Trust

Colaboradores

King's College London

Investigadores

  • Investigador principal: Thomas Booth, King's College Hospital NHS Trust

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de abril de 2019

Conclusão Primária (Estimado)

31 de agosto de 2024

Conclusão do estudo (Estimado)

31 de março de 2025

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

18 de fevereiro de 2020

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

27 de abril de 2020

Primeira postagem (Real)

29 de abril de 2020

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

10 de abril de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

8 de abril de 2024

Última verificação

1 de abril de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • KCH18-197

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

Pesquisar ensaios semelhantes

Patrocinadores e Colaboradores

Condições médicas

Intervenções de drogas

CROs by country

CROs in Argentina

Condições

Doenças Raras

Intervenções de drogas

Suplementos Alimentares

Patrocinador / Colaboradores

Localizações

3
Se inscrever