- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT04897178
Machine Learning-based Anomaly Recognition System (MARS)
Use of Machine Learning Algorithms for Automated Detection of Fetal Anomalies
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Routine second trimester anomaly scan has become a routine part of antenatal care. Early detection of fetal anomalies permits patient counselling, consideration of termination if detected anomalies are considerable, and arrangement of delivery and immediate neonatal care if indicated. Furthermore, with the expanding role of fetal interventions, early detection of fetal anomalies may expand management options, some of which may lead superior outcomes compared to postnatal interventions.
However, fetal anatomy scan necessitates a particular level of training and expertise, either by sonographers or obstetricians. Unfortunately, availability of experienced personals may be globally limited. Furthermore, first trimester anatomy scan has been evolving rapidly as ultrasound machine continues to develop and clinical research yields more information on first trimester normal standards and abnormal ranges. Accordingly, first trimester scan is anticipated to be a part of routine care in the near future. Although this tool should provide substantial benefits to obstetric patients, this would require more providers with specific training, which is unlikely to be readily available.
Artificial intelligence has been incorporated in the medical field for more than 20 years. With the advancement of deep learning algorithms, deep learning has yielded exceptional accuracy in image recognition. In the last decade, deep learning exhibits high quality performance that may exceed human performance at times. One of the earliest and most prevalent applications of deep learning in medicine are radiology-related.
In the current study, the investigators will create a series of deep learning models that appraise and identify common fetal anomalies in a series of frames including recorded videos or real time ultrasound. Deep learning algorithms will be fed by labelled images of known normal and abnormal findings representing common fetal anomalies for both training and validation. These images will be collected retrospectively through medical records of contributing centers. Their diagnostic performance will be tested on retrospectively collected videos including normal and abnormal findings. In the second stage of the study, These models will be applied to prospectively collected videos of fetal anatomy scan for further validation.
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
-
Assiut, Egito, 71515
- Assiut Faculty of Medicine - Women Health Hospital
-
Aswan, Egito, 81528
- Aswan Faculty of Medicine
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Inclusion Criteria:
- Pregnant women between 18 and 45 years
- Available ultrasound image with clear findings
- postnatal confirmation of diagnosis
Exclusion Criteria:
- Absence of research authorization on medical records
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
---|---|
Fetuses with normal anatomy
Fetuses with normal anatomy scan who demonstrate no structural abnormalities of different systems (CNS, chest and heart, abdomen, skeletal system)
|
Routine 2 dimensional Ultrasound used to screen fetuses for congenital anomalies
|
Fetuses with abnormal anatomy
Fetuses with abnormal anatomy scan who demonstrate any structural abnormalities that can be detected with ultrasound
|
Routine 2 dimensional Ultrasound used to screen fetuses for congenital anomalies
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
---|---|---|
Diagnostic accuracy
Prazo: Fetuses between 10 weeks and 32 weeks of gestation
|
Diagnostic accuracy of deep learning models in identifying major fetal structural anomalies
|
Fetuses between 10 weeks and 32 weeks of gestation
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Antecipado)
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão do estudo (Antecipado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- OBG-AI21-P1
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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