Разработка программной платформы для количественной ультразвуковой визуализации
18 апреля 2023 г. обновлено: Seoul National University Bundang Hospital
Разработка высокопроизводительной структурно-функциональной и количественной программной платформы ультразвуковой визуализации на основе искусственного интеллекта (ИИ)
Целью этого обсервационного исследования является сравнение различий изображений между обычным ультразвуковым программным обеспечением и ультразвуковым программным обеспечением на основе искусственного интеллекта у взрослых в сознании.
Основной вопрос, на который он призван ответить, — оценить эффективность, определив, что новый метод анализа изображений считается действительным, если он помогает выявить более 30% гистологических характеристик.
Участники пройдут обследование двумя упомянутыми ранее методами после подписания формы согласия.
Обзор исследования
Статус
Запись по приглашению
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Ожидаемый)
196
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Gyeonggi-do
-
Seongnam, Gyeonggi-do, Корея, Республика, 13620
- Seoul National University Bundang Hospital
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Человек, который посещает больницу Бунданг Сеульского национального университета для лечения или консультации.
Описание
Критерии включения:
- Людям с заболеваниями сердца, щитовидной железы, молочной железы и печени.
Критерий исключения:
- Тот, кто перенес операцию на рассматриваемом органе-мишени.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Количественная ультразвуковая информация
Временное ограничение: 5 лет
|
Количественные ультразвуковые изображения заболеваний сердца, щитовидной железы и молочной железы
|
5 лет
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- Cheng PM, Malhi HS. Transfer Learning with Convolutional Neural Networks for Classification of Abdominal Ultrasound Images. J Digit Imaging. 2017 Apr;30(2):234-243. doi: 10.1007/s10278-016-9929-2.
- Chi J, Walia E, Babyn P, Wang J, Groot G, Eramian M. Thyroid Nodule Classification in Ultrasound Images by Fine-Tuning Deep Convolutional Neural Network. J Digit Imaging. 2017 Aug;30(4):477-486. doi: 10.1007/s10278-017-9997-y.
- F. Milletari, N. Navab and S. -A. Ahmadi. V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation. 2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV), Stanford, CA, USA. 2016; 565-571.
- Ma J, Wu F, Jiang T, Zhu J, Kong D. Cascade convolutional neural networks for automatic detection of thyroid nodules in ultrasound images. Med Phys. 2017 May;44(5):1678-1691. doi: 10.1002/mp.12134. Epub 2017 Apr 17.
- Chen H, Zheng Y, Park JH, Heng PA, Zhou SK. (2016). Iterative Multi-domain Regularized Deep Learning for Anatomical Structure Detection and Segmentation from Ultrasound Images. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2016. 2016; 9901.
- Lekadir K, Galimzianova A, Betriu A, Del Mar Vila M, Igual L, Rubin DL, Fernandez E, Radeva P, Napel S. A Convolutional Neural Network for Automatic Characterization of Plaque Composition in Carotid Ultrasound. IEEE J Biomed Health Inform. 2017 Jan;21(1):48-55. doi: 10.1109/JBHI.2016.2631401. Epub 2016 Nov 22.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
1 сентября 2020 г.
Первичное завершение (Ожидаемый)
31 марта 2026 г.
Завершение исследования (Ожидаемый)
31 марта 2026 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
18 апреля 2023 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
18 апреля 2023 г.
Первый опубликованный (Действительный)
1 мая 2023 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
1 мая 2023 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
18 апреля 2023 г.
Последняя проверка
1 апреля 2023 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
- Заболевания пищеварительной системы
- Ишемия
- Патологические процессы
- Некроз
- Ишемия миокарда
- Сердечные заболевания
- Сердечно-сосудистые заболевания
- Сосудистые заболевания
- Кожные заболевания
- Новообразования
- Новообразования по локализации
- Заболевания эндокринной системы
- Заболевания печени
- Инфаркт миокарда
- Инфаркт
- Новообразования молочной железы
- Заболевания щитовидной железы
- Заболевания груди
- Фиброкистозная болезнь молочной железы
Другие идентификационные номера исследования
- B-1910-570-301
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .