Меню
Идёт набор NCT05739331

Augmented Endobronchial Ultrasound (EBUS-TBNA) With Artificial Intelligence

— Наблюдательное Artificial Intelligence Endobronchial Ultrasound Lung Cancer

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: machine learning algorithm.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Artificial Intelligence, Endobronchial Ultrasound, Lung Cancer. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Норвегия
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

Automatic Segmentation of Mediastinal Lymph Nodes and Blood Vessels in Endobronchial Ultrasound (EBUS) Images Using a Deep Neural Network

Обзор

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.

Подробное описание

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.

Вмешательства

  • Устройство machine learning algorithm
    Machine learning algorithm run on EBUS images for real-time labelling of mediastinal lymph nodes and lymph node level

Первичные конечные точки

  • Capability [Срок оценки: 8 months]
Вторичные конечные точки (6)
  • Precision [Срок оценки: 2 months]
  • Sensitivity [Срок оценки: 2 months]
  • Specificity [Срок оценки: 2 months]
  • Dice similarity coefficient [Срок оценки: 2 months]
  • Run-time [Срок оценки: 2 months]
  • Adverse events [Срок оценки: 48 hours]

Критерии участия

Критерии включения

  • 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

Критерии исключения

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

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Только случаи

Центры проведения

Норвегия · 2 центра
  • Department of Pulmonology, Levanger Hospital, North Trøndelag Hospital Trust — Levanger
  • Department of Thoracic Medicine, St Olavs Hospital — Trondheim

Идентификаторы

NCT: NCT05739331 · 240245

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗