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人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统
| 病情或疾病 | 干预/治疗 | 阶段 |
|---|---|---|
| 超声图像解释 | 诊断测试：人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 | 不适用 |
超声是在紧急和重症监护设置中的一种非侵入性和非辐射诊断工具。在临床实践中，对超声图像的及时解释以促进决策至关重要。但是，这取决于操作员的经验。像往常一样，初级急诊医师通过传统超声教育具有良好的诊断准确性。如何缩短该建议的学习是为期一年的项目。在这个项目中，我们旨在调查使用AI进行超声图像解释的可行性。主要项目负责两个子项目和主要项目之间的协调，提供图像资源，并使用U-NET（用于生物医学图像分割的卷积网络）和转移学习以建立模型以识别图像识别并验证功效模型。 subproject 1的目的是为动态图像开发图像识别系统：心包积液。建立模型后，将完成效力和未来修订。 subproject 2出现了用于静态图像的图像识别系统：浮力。建立模型后，将完成效力和未来修订。
这项先锋研究可以在实际临床条件下提供两个AI辅助超声图像识别系统。他们可以体验临床应用，并为当前的医学教育做出贡献。此外，它可以改善紧急和重症监护病房中的决策过程和护理质量。此外，将来可以将设置模型用于其他目标超声图像识别。
| 研究类型 ： | 介入（临床试验） |
| 估计入学人数 ： | 300名参与者 |
| 分配： | N/A。 |
| 干预模型： | 单组分配 |
| 掩蔽： | 无（开放标签） |
| 首要目标： | 诊断 |
| 官方标题： | 人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 |
| 实际学习开始日期 ： | 2020年8月1日 |
| 估计初级完成日期 ： | 2021年7月31日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2021年7月31日 |
| 手臂 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 实验：人工智能 - 艾滋病超声图像解释 | 诊断测试：人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 提高AI AIMED超声解释系统的敏感性和特异性 |
- AI解释的敏感性和特异性[时间范围：6个月]提高AI解释超声图像的灵敏度和特异性
| 符合研究资格的年龄： | 20岁以上（成人，老年人） |
| 有资格学习的男女： | 全部 |
| 接受健康的志愿者： | 不 |
纳入标准：
- 接受超声心动图或肾脏超声检查的患者
排除标准：
- 未接受超声心动图或肾脏超声检查的患者
| 联系人：Wan-Ching留置权，pH D | +886-2-23123456 | wanchinglien@ntu.edu.tw | |
| 联系人：Wan-Ching留置权 | 0988088719 | dtemer17@yahoo.com.tw |
| 台湾 | |
| Wan-Ching留置权 | 招募 |
| 台北，没有选定，台湾，100 | |
| 联系人：Wan-Ching留置权+886223123456 wanchinglien@ntu.edu.tw | |
| 首席研究员： | Wan-Ching留置权 | 台湾国家医院 |
| 追踪信息 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交的日期ICMJE | 2021年5月2日 | ||||||||
| 第一个发布日期ICMJE | 2021年5月6日 | ||||||||
| 最后更新发布日期 | 2021年5月7日 | ||||||||
| 实际学习开始日期ICMJE | 2020年8月1日 | ||||||||
| 估计初级完成日期 | 2021年7月31日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 当前的主要结果度量ICMJE | AI解释的敏感性和特异性[时间范围：6个月] 提高AI解释超声图像的灵敏度和特异性 | ||||||||
| 原始主要结果措施ICMJE | 提高AI解释超声图像的灵敏度和特异性[时间范围：6个月] 提高AI解释超声图像的灵敏度和特异性 | ||||||||
| 改变历史 | |||||||||
| 当前的次要结果度量ICMJE | 不提供 | ||||||||
| 原始次要结果措施ICMJE | 不提供 | ||||||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 其他其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 描述性信息 | |||||||||
| 简短的标题ICMJE | 人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 | ||||||||
| 官方标题ICMJE | 人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 | ||||||||
| 简要摘要 | 该建议是为期一年的项目。在这个项目中，我们旨在调查使用AI进行超声图像解释的可行性。主要项目负责两个子项目和主要项目之间的协调，提供图像资源，并使用U-NET（用于生物医学图像分割的卷积网络）和转移学习以建立模型以识别图像识别并验证功效模型。 subproject 1的目的是为动态图像开发图像识别系统：心包积液。建立模型后，将完成效力和未来修订。 subproject 2出现了用于静态图像的图像识别系统：浮力。建立模型后，将完成效力和未来修订。 | ||||||||
| 详细说明 | 超声是在紧急和重症监护设置中的一种非侵入性和非辐射诊断工具。在临床实践中，对超声图像的及时解释以促进决策至关重要。但是，这取决于操作员的经验。像往常一样，初级急诊医师通过传统超声教育具有良好的诊断准确性。如何缩短该建议的学习是为期一年的项目。在这个项目中，我们旨在调查使用AI进行超声图像解释的可行性。主要项目负责两个子项目和主要项目之间的协调，提供图像资源，并使用U-NET（用于生物医学图像分割的卷积网络）和转移学习以建立模型以识别图像识别并验证功效模型。 subproject 1的目的是为动态图像开发图像识别系统：心包积液。建立模型后，将完成效力和未来修订。 subproject 2出现了用于静态图像的图像识别系统：浮力。建立模型后，将完成效力和未来修订。 这项先锋研究可以在实际临床条件下提供两个AI辅助超声图像识别系统。他们可以体验临床应用，并为当前的医学教育做出贡献。此外，它可以改善紧急和重症监护病房中的决策过程和护理质量。此外，将来可以将设置模型用于其他目标超声图像识别。 | ||||||||
| 研究类型ICMJE | 介入 | ||||||||
| 研究阶段ICMJE | 不适用 | ||||||||
| 研究设计ICMJE | 分配：N/A 干预模型：单个小组分配 蒙版：无（打开标签） 主要目的：诊断 | ||||||||
| 条件ICMJE | 超声图像解释 | ||||||||
| 干预ICMJE | 诊断测试：人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 提高AI AIMED超声解释系统的敏感性和特异性 | ||||||||
| 研究臂ICMJE | 实验：人工智能 - 艾滋病超声图像解释 干预：诊断测试：人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 | ||||||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||||||
*包括数据提供商提供的出版物以及MEDLINE中临床标识符（NCT编号）确定的出版物。 | |||||||||
| 招聘信息 | |||||||||
| 招聘状态ICMJE | 招募 | ||||||||
| 估计注册ICMJE | 300 | ||||||||
| 原始估计注册ICMJE | 与电流相同 | ||||||||
| 估计的研究完成日期ICMJE | 2021年7月31日 | ||||||||
| 估计初级完成日期 | 2021年7月31日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 资格标准ICMJE | 纳入标准：
排除标准：
| ||||||||
| 性别/性别ICMJE |
| ||||||||
| 年龄ICMJE | 20岁以上（成人，老年人） | ||||||||
| 接受健康的志愿者ICMJE | 不 | ||||||||
| 联系ICMJE |
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| 列出的位置国家ICMJE | 台湾 | ||||||||
| 删除了位置国家 | |||||||||
| 管理信息 | |||||||||
| NCT编号ICMJE | NCT04876157 | ||||||||
| 其他研究ID编号ICMJE | 202006124RINC | ||||||||
| 有数据监测委员会 | 不 | ||||||||
| 美国FDA调节的产品 |
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| IPD共享语句ICMJE |
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| 责任方 | 台湾国家医院 | ||||||||
| 研究赞助商ICMJE | 台湾国家医院 | ||||||||
| 合作者ICMJE | 不提供 | ||||||||
| 研究人员ICMJE |
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| PRS帐户 | 台湾国家医院 | ||||||||
| 验证日期 | 2021年5月 | ||||||||
国际医学杂志编辑委员会和世界卫生组织ICTRP要求的ICMJE数据要素 | |||||||||
| 病情或疾病 | 干预/治疗 | 阶段 |
|---|---|---|
| 超声图像解释 | 诊断测试：人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 | 不适用 |
超声是在紧急和重症监护设置中的一种非侵入性和非辐射诊断工具。在临床实践中，对超声图像的及时解释以促进决策至关重要。但是，这取决于操作员的经验。像往常一样，初级急诊医师通过传统超声教育具有良好的诊断准确性。如何缩短该建议的学习是为期一年的项目。在这个项目中，我们旨在调查使用AI进行超声图像解释的可行性。主要项目负责两个子项目和主要项目之间的协调，提供图像资源，并使用U-NET（用于生物医学图像分割的卷积网络）和转移学习以建立模型以识别图像识别并验证功效模型。 subproject 1的目的是为动态图像开发图像识别系统：心包积液。建立模型后，将完成效力和未来修订。 subproject 2出现了用于静态图像的图像识别系统：浮力。建立模型后，将完成效力和未来修订。
这项先锋研究可以在实际临床条件下提供两个AI辅助超声图像识别系统。他们可以体验临床应用，并为当前的医学教育做出贡献。此外，它可以改善紧急和重症监护病房中的决策过程和护理质量。此外，将来可以将设置模型用于其他目标超声图像识别。
| 研究类型 ： | 介入（临床试验） |
| 估计入学人数 ： | 300名参与者 |
| 分配： | N/A。 |
| 干预模型： | 单组分配 |
| 掩蔽： | 无（开放标签） |
| 首要目标： | 诊断 |
| 官方标题： | 人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 |
| 实际学习开始日期 ： | 2020年8月1日 |
| 估计初级完成日期 ： | 2021年7月31日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2021年7月31日 |
| 手臂 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 实验：人工智能 - 艾滋病超声图像解释 | 诊断测试：人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 提高AI AIMED超声解释系统的敏感性和特异性 |
- AI解释的敏感性和特异性[时间范围：6个月]提高AI解释超声图像的灵敏度和特异性
| 符合研究资格的年龄： | 20岁以上（成人，老年人） |
| 有资格学习的男女： | 全部 |
| 接受健康的志愿者： | 不 |
纳入标准：
- 接受超声心动图或肾脏超声检查的患者
排除标准：
- 未接受超声心动图或肾脏超声检查的患者
| 联系人：Wan-Ching留置权，pH D | +886-2-23123456 | wanchinglien@ntu.edu.tw | |
| 联系人：Wan-Ching留置权 | 0988088719 | dtemer17@yahoo.com.tw |
| 台湾 | |
| Wan-Ching留置权 | 招募 |
| 台北，没有选定，台湾，100 | |
| 联系人：Wan-Ching留置权+886223123456 wanchinglien@ntu.edu.tw | |
| 首席研究员： | Wan-Ching留置权 | 台湾国家医院 |
| 追踪信息 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交的日期ICMJE | 2021年5月2日 | ||||||||
| 第一个发布日期ICMJE | 2021年5月6日 | ||||||||
| 最后更新发布日期 | 2021年5月7日 | ||||||||
| 实际学习开始日期ICMJE | 2020年8月1日 | ||||||||
| 估计初级完成日期 | 2021年7月31日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 当前的主要结果度量ICMJE | AI解释的敏感性和特异性[时间范围：6个月] 提高AI解释超声图像的灵敏度和特异性 | ||||||||
| 原始主要结果措施ICMJE | 提高AI解释超声图像的灵敏度和特异性[时间范围：6个月] 提高AI解释超声图像的灵敏度和特异性 | ||||||||
| 改变历史 | |||||||||
| 当前的次要结果度量ICMJE | 不提供 | ||||||||
| 原始次要结果措施ICMJE | 不提供 | ||||||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 其他其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 描述性信息 | |||||||||
| 简短的标题ICMJE | 人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 | ||||||||
| 官方标题ICMJE | 人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 | ||||||||
| 简要摘要 | 该建议是为期一年的项目。在这个项目中，我们旨在调查使用AI进行超声图像解释的可行性。主要项目负责两个子项目和主要项目之间的协调，提供图像资源，并使用U-NET（用于生物医学图像分割的卷积网络）和转移学习以建立模型以识别图像识别并验证功效模型。 subproject 1的目的是为动态图像开发图像识别系统：心包积液。建立模型后，将完成效力和未来修订。 subproject 2出现了用于静态图像的图像识别系统：浮力。建立模型后，将完成效力和未来修订。 | ||||||||
| 详细说明 | 超声是在紧急和重症监护设置中的一种非侵入性和非辐射诊断工具。在临床实践中，对超声图像的及时解释以促进决策至关重要。但是，这取决于操作员的经验。像往常一样，初级急诊医师通过传统超声教育具有良好的诊断准确性。如何缩短该建议的学习是为期一年的项目。在这个项目中，我们旨在调查使用AI进行超声图像解释的可行性。主要项目负责两个子项目和主要项目之间的协调，提供图像资源，并使用U-NET（用于生物医学图像分割的卷积网络）和转移学习以建立模型以识别图像识别并验证功效模型。 subproject 1的目的是为动态图像开发图像识别系统：心包积液。建立模型后，将完成效力和未来修订。 subproject 2出现了用于静态图像的图像识别系统：浮力。建立模型后，将完成效力和未来修订。 这项先锋研究可以在实际临床条件下提供两个AI辅助超声图像识别系统。他们可以体验临床应用，并为当前的医学教育做出贡献。此外，它可以改善紧急和重症监护病房中的决策过程和护理质量。此外，将来可以将设置模型用于其他目标超声图像识别。 | ||||||||
| 研究类型ICMJE | 介入 | ||||||||
| 研究阶段ICMJE | 不适用 | ||||||||
| 研究设计ICMJE | 分配：N/A 干预模型：单个小组分配 蒙版：无（打开标签） 主要目的：诊断 | ||||||||
| 条件ICMJE | 超声图像解释 | ||||||||
| 干预ICMJE | 诊断测试：人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 提高AI AIMED超声解释系统的敏感性和特异性 | ||||||||
| 研究臂ICMJE | 实验：人工智能 - 艾滋病超声图像解释 干预：诊断测试：人工智能 - 艾滋病点的超声图像解释系统 | ||||||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||||||
*包括数据提供商提供的出版物以及MEDLINE中临床标识符（NCT编号）确定的出版物。 | |||||||||
| 招聘信息 | |||||||||
| 招聘状态ICMJE | 招募 | ||||||||
| 估计注册ICMJE | 300 | ||||||||
| 原始估计注册ICMJE | 与电流相同 | ||||||||
| 估计的研究完成日期ICMJE | 2021年7月31日 | ||||||||
| 估计初级完成日期 | 2021年7月31日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 资格标准ICMJE | 纳入标准：
排除标准：
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| 性别/性别ICMJE |
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| 年龄ICMJE | 20岁以上（成人，老年人） | ||||||||
| 接受健康的志愿者ICMJE | 不 | ||||||||
| 联系ICMJE |
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| 列出的位置国家ICMJE | 台湾 | ||||||||
| 删除了位置国家 | |||||||||
| 管理信息 | |||||||||
| NCT编号ICMJE | NCT04876157 | ||||||||
| 其他研究ID编号ICMJE | 202006124RINC | ||||||||
| 有数据监测委员会 | 不 | ||||||||
| 美国FDA调节的产品 |
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| IPD共享语句ICMJE |
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| 责任方 | 台湾国家医院 | ||||||||
| 研究赞助商ICMJE | 台湾国家医院 | ||||||||
| 合作者ICMJE | 不提供 | ||||||||
| 研究人员ICMJE |
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| PRS帐户 | 台湾国家医院 | ||||||||
| 验证日期 | 2021年5月 | ||||||||
国际医学杂志编辑委员会和世界卫生组织ICTRP要求的ICMJE数据要素 | |||||||||
