Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Diagnostic Trial of a Vision Transformer-Based Ultrasound AI Model for Placenta Accreta Spectrum

8 июня 2026 г. обновлено: FANG HE

Diagnostic Trial of Vision Transformer-Based End-to-End Ultrasound Artificial Intelligence Model for Assisting in the Diagnosis of Placenta Accreta Spectrum Disorders: An Investigator-Initiated Prospective Clinical Study

This study develops an end-to-end Vision Transformer (ViT)-based artificial intelligence system for ultrasound-based diagnosis of placenta accreta spectrum (PAS), aiming to improve the accuracy and efficiency of prenatal screening using standardized ultrasound video inputs.

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Плацента Accreta Spectrum

Вмешательство/лечение

Диагностический тест: Vision Transformer-Based End-to-End Ultrasound Artificial Intelligence Model

Подробное описание

Placenta accreta spectrum (PAS) is a life-threatening obstetric disorder involving abnormal placental invasion into the uterine wall, which is associated with severe maternal and neonatal complications. Despite advances in imaging, prenatal diagnosis remains challenging due to variability in ultrasound interpretation and reliance on operator expertise.

This study will establish a standardized ultrasound video acquisition protocol and develop a deep learning-based model using Vision Transformer (ViT) architecture to process dynamic ultrasound sequences. The model will be trained using clinically confirmed postpartum outcomes as reference labels.

The diagnostic performance of the system will be systematically evaluated, with the goal of improving consistency in interpretation and supporting more efficient clinical decision-making in prenatal PAS screening.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

561

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

Имя: Fang He, M.D, PhD
Номер телефона: +86 13724831279
Электронная почта: Gzhefang@gzhmu.edu.cn

Места учебы

Китай
- Guangdong
  - Guangzhou, Guangdong, Китай, 510150
    - Рекрутинг
    - The Third Affiliated Hospital, Guangzhou Medical University
    - Контакт:
      
      Fang He, MD, PhD
      
      Номер телефона: +86 13724831279
      
      Электронная почта: Gzhefang@gzhmu.edu.cn

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

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Pregnant women aged 18-45 years; Gestational age between 24 and 34 weeks; Pregnant women with a history of placenta previa or with an anterior placenta.

Описание

Inclusion criteria:

Pregnant women aged between 18 and 45 years;
Gestational age between 24 and 34 weeks;
Pregnant women with a history of placenta previa;
Pregnant women with an anterior placenta;
Willingness to participate in the study and provision of written informed consent.

Exclusion criteria:

Failure to provide written informed consent;
Presence of severe complications that precluded continuation of pregnancy;
Inability to comply with study procedures for other reasons.

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
Diagnostic performance of the end-to-end Vision Transformer (ViT)-based ultrasound AI model for placenta accreta spectrum (PAS) Временное ограничение: At delivery (following confirmation of PAS status by surgical and/or pathological findings)	Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of the model.	At delivery (following confirmation of PAS status by surgical and/or pathological findings)

Вторичные показатели результатов

Мера результата	Мера Описание	Временное ограничение
Clinical Feasibility of the Standardized Ultrasound Video Recording Method Временное ограничение: At enrollment during the ultrasound examination	Completion Rate (Proportion of patients who successfully complete the standardized recording) and time consumption (Mean recording time)	At enrollment during the ultrasound examination
Consistency and Efficiency Between the AI Model and Physician Diagnosis Временное ограничение: At enrollment during the ultrasound examination	Diagnostic Consistency: Kappa coefficient used to evaluate the consistency between the AI model's diagnoses and those of experienced ultrasound physicians (Kappa > 0.75 indicates good agreement).	At enrollment during the ultrasound examination
Safety of the AI Model Временное ограничение: At delivery, when PAS status and maternal outcomes are assessed	False Negative Rate: Proportion of missed PAS-positive patients and the impact on patient outcomes .	At delivery, when PAS status and maternal outcomes are assessed

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

FANG HE

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 2025 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 сентября 2027 г.

Завершение исследования (Оцененный)

31 декабря 2027 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

2 июня 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

8 июня 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

11 июня 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)