Меню
Идёт набор NCT05869058

DCNN Developed for Detection and Assessing the Perfusion of PTG

— Наблюдательное Thyroidectomy

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: a deep convolutional neural network.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Thyroidectomy. Базовые параметры: 18 лет — 70 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
Китай
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

Development and Improvement of a Deep Convolutional Neural Network for Detection and Assessing the Perfusion of Parathyroid Gland During Endoscopic Thyroidectomy

Обзор

Since the anatomical location and appearance of the parathyroid gland (PTG) vary, detection of the PTG and preserving the blood supply are among the difficulties encountered during a thyroidectomy procedure. We are planning to train a deep convolutional neural network based on a larger sample of endoscopic images to develop a model to assist surgeons in detection of PTG during endoscopic thyroidectomy. Furthermore, we would like to train a DCNN to predict blood perfusion based on endoscopic images comparing to indocyanine green fluorescence angiography as reference standard, and assess the performance of DCNN in predicting postoperative hypoparathyroidism.

Подробное описание

Since the anatomical location and appearance of the parathyroid gland (PTG) vary, detection of the PTG and preserving the blood supply are among the difficulties encountered during a thyroidectomy procedure. Resection of the PTG by mistake or interruption of the blood supply may lead to transient or permanent hypoparathyroidism, which would require short-term or lifelong calcium and/or vitamin D supplement. We are planning to train a deep convolutional neural network based on a larger sample of endoscopic images to develop a model to assist surgeons in detection of PTG during endoscopic thyroidectomy. Although several researchers indicated that indocyanine green fluorescence angiography could be used to assess the perfusion of the PTG intraoperatively, it may cause allergic reaction and need repetitive injection. Therefore, we would like to train a DCNN to predict blood perfusion based on endoscopic images comparing to indocyanine green fluorescence angiography as reference standard, and assess the performance of DCNN in predicting postoperative hypoparathyroidism. This research may lead to the development of endoscopic modules in PTG detection and PTG perfusion prediction to reduce postoperative hypoparathyroidism.

Вмешательства

  • Диагностический тест a deep convolutional neural network
    a deep convolutional neural network developed for detection and assessing the perfusion of parathyroid gland during endoscopic thyroidectomy

Первичные конечные точки

  • Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve [Срок оценки: 3 years]

Критерии участия

Критерии включения

  • The patients who undergo endoscopic thyroidectomy

Критерии исключения

  • hyperparathyroidism
  • hypoparathyroidism
  • neck surgery history
  • cervical radiotherapy history

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

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Sun Yat-sen Memorial Hospital — Гуанчжоу

Идентификаторы

NCT: NCT05869058 · SYSKY-2022-177-01

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗