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Ultrassom endobrônquico aumentado (EBUS-TBNA) com inteligência artificial

29 de setembro de 2026 atualizado por: Norwegian University of Science and Technology

Segmentação automática de linfonodos mediastinais e vasos sanguíneos em imagens de ultrassom endobrônquico (EBUS) usando uma rede neural profunda

To evaluate the usefulness of Deep neural network (DNN) in the evaluation of mediastinal and hilar lymph nodes with Endobronchial ultrasound (EBUS). The study will explore the feasibility of DNN to identify lymph nodes and blood vessel examined with EBUS.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Condições

Intervenção / Tratamento

Dispositivo: machine learning algorithm

Descrição detalhada

Multi-center prospective feasibility study. The DNN model will be trained on ultrasound images with annotation to identifies lymph nodes and blood vessels examined with EBUS. The ability of the DNN to segment lymph nodes and vessels based on postoperative processing and static EBUS images will be evaluated in the first part of the study. In the second part of the study Real-time use of DNN in EBUS procedure will be evaluated.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Estimado)

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

Nome: Øyvind Ervik, MD
Número de telefone: +4791634595
E-mail: oyvind.ervik@ntnu.no

Estude backup de contato

Nome: Hanne Sorger, MD,PhD
Número de telefone: +4791816787
E-mail: hanne.sorger@ntnu.no

Locais de estudo

Noruega
- - Levanger, Noruega, 7600
    - Recrutamento
    - Department of Pulmonology, Levanger Hospital, North Trøndelag Hospital Trust
    - Contato:
      
      Øyvind Ervik, MD
      
      Número de telefone: +4791634595
      
      E-mail: oyvind.ervik@ntnu.no
  - Trondheim, Noruega, 7030
    - Recrutamento
    - Department of Thoracic Medicine, St Olavs Hospital
    - Contato:
      
      Håkon O Leira, MD, PhD
      
      Número de telefone: +4799014967
      
      E-mail: håkon.o.leira@ntnu.no

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

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Patents with undiagnosed enlarged mediastinal and hilar lymph nodes who have been recommended for Endobronchial ultrasound transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA).

Descrição

Inclusion Criteria:

Subjects referred to thoracic department in any of the participating hospitals with undiagnosed enlarged mediastinal and hilar lymph nodes.
Subjects have to be ≥ 18 years of age

Exclusion Criteria:

Pregnancy
Any patient that the Investigator feels is not appropriate for this study for any reason.

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

Modelos de observação: CASE_ONLY
Perspectivas de Tempo: PROSPECTIVE

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado	Descrição da medida	Prazo
Capability Prazo: 8 months	To explore if Deep neural network (DNN) has capability to segment lymph nodes and blood vessels from EBUS images	8 months

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado	Descrição da medida	Prazo
Precision Prazo: 2 months	The precision the DNN has for detecting lymph nodes and blood vessels. Measured both per voxel in the EBUS images and per annotated structure (a structure is counted as detected if at least 50% of its annotated pixels are identified by the DNN).	2 months
Sensitivity Prazo: 2 months	True positive rate. Correctly detected lymph nodes/blood vessel over total lymph nodes/blood vessel. Measured per pixel in the EBUS images	2 months
Specificity Prazo: 2 months	Specificity = (True Negative)/(True Negative + False Positive). Measured per pixel in the EBUS images.	2 months
Dice similarity coefficient Prazo: 2 months	Measures the similarity between two sets of data: Annotated by pulmonologist vs DNN.	2 months
Run-time Prazo: 2 months	Is the run-time sufficiently low for real-time analysis during EBUS?	2 months
Adverse events Prazo: 48 hours	Procedure related adverse events or unexpected incidents registered	48 hours

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Norwegian University of Science and Technology

Colaboradores

Helse Nord-Trøndelag HF

SINTEF Health Research

Investigadores

Diretor de estudo: Øivind Rognmo, Dr.philos, Norwegian University of Science and Technology

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 maio de 2023

Conclusão Primária (Estimado)

1 de maio de 2027

Conclusão do estudo (Estimado)

1 de dezembro de 2027

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

13 de fevereiro de 2023

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ