与医生相比，前瞻性评估 UIP 放射组学算法性能的计算机试验
2023年3月14日 更新者：Maastricht University
本研究的目的是将 AI 表现与医生在评估 IPF/UIP 和无 UIP 的 ILD（通过活检证明）方面的表现进行比较。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
145
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Limburg
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Maastricht、Limburg、荷兰、6229ER
- Maastricht University
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
曾行HRCT且CT影像显示IPF/UIP的患者，或根据MMD疑似IPF并经肺活检证实的患者。
描述
纳入标准：
- 非对比增强 HRCT 的可用性
排除标准：
- 对比度增强的使用
- 包含金属或运动伪影的图像
- 使用大于 1.5 mm 的切片厚度重建的图像
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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基于 IPF/UIP_CT
患有 ILD 和病理性 UIP 模式且最终诊断为 IPF 的患者
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目的是用医生的表现来评估AI的表现
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IPF/UIP_基于活检
最终诊断为 IPF 但 HRCT 模式不太典型的患者（诊断需要肺活检）
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目的是用医生的表现来评估AI的表现
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ILD 但不是 IPF 并通过活检而不是 UIP 证明
患有 ILD 和病理性非 UIP 模式的患者
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目的是用医生的表现来评估AI的表现
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普通的
正常健康患者
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目的是用医生的表现来评估AI的表现
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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Radiomics 算法与 ground truth 相比的性能
大体时间：2021 年 5 月
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报告绩效指标：准确性
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2021 年 5 月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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将放射组学算法的性能与医生的性能进行比较
大体时间：2021 年 6 月
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诊断的正确性 - 最可能的薄片模式（二分法结果：是或否）
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2021 年 6 月
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其他结果措施
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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将放射组学算法的性能与个体医生的性能进行比较
大体时间：2021 年 6 月
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诊断的正确性 - 最可能的薄片模式（二分法结果：是或否）
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2021 年 6 月
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比较医生之间诊断的可重复性
大体时间：2021 年 6 月
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使用一致性相关系数测量医生之间的诊断一致性，并分别针对每位医生进行诊断。
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2021 年 6 月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2017年6月1日
初级完成 (实际的)
2021年12月30日
研究完成 (实际的)
2021年12月30日
研究注册日期
首次提交
2021年5月19日
首先提交符合 QC 标准的
2023年3月14日
首次发布 (实际的)
2023年3月24日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年3月24日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年3月14日
最后验证
2023年3月1日
更多信息
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