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出境医 / 临床实验 / 基于对比增强超声成像的局灶性肝脏病变的放射学分析
基于对比增强超声成像的局灶性肝脏病变的放射学分析
研究描述
简要摘要：
对比增强超声（CEU）基本上提高了超声（US）在识别和表征局灶性肝病变（FLL）的潜力。与对比增强的MRI和CT相比，它具有一些独特的优势，例如缺乏电离辐射以及易操作性和可重复性。但是，CEU在诊断肝病病变中的功效受到了多种因素的挑战，包括高度依赖医生的经验，低信噪比和低观察者一致性。因此，使用数字信息技术构建智能CEUS诊断系统是一种有益的尝试。这项研究旨在收集CEUS CINES记录的标准数据，并开发深学习模型，以进行准确的分割，检测和分类肝脏病变。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 局灶性肝脏病变对比增强超声 | 诊断测试：诊断 |
学习规划
| 研究类型 ： | 观察 |
| 估计入学人数 ： | 5000名参与者 |
| 观察模型： | 队列 |
| 时间观点： | 预期 |
| 官方标题： | 对肝癌的智能诊断和消融决策的关键技术的研究，并通过对比增强超声 |
| 实际学习开始日期 ： | 2017年1月1日 |
| 估计初级完成日期 ： | 2024年12月31日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2025年12月31日 |
武器和干预措施
结果措施
主要结果指标 ：
- AUC值[时间范围：通过学习完成，平均7年]接收器操作特征（ROC）曲线下的区域（AUC）
- 特异性[时间范围：通过学习完成，平均7年]智能CEUS分析的诊断特异性
- 灵敏度[时间范围：通过研究完成，平均3年]智能超声分析的诊断灵敏度
资格标准
联系人和位置
| 追踪信息 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2020年12月21日 | ||||
| 第一个发布日期 | 2020年12月24日 | ||||
| 最后更新发布日期 | 2020年12月24日 | ||||
| 实际学习开始日期 | 2017年1月1日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2024年12月31日（主要结果指标的最终数据收集日期） | ||||
| 当前的主要结果指标 |
| ||||
| 原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||
| 改变历史 | 没有发布更改 | ||||
| 当前的次要结果指标 | 不提供 | ||||
| 原始的次要结果指标 | 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 | |||||
| 简短标题 | 基于对比增强超声成像的局灶性肝脏病变的放射学分析 | ||||
| 官方头衔 | 对肝癌的智能诊断和消融决策的关键技术的研究，并通过对比增强超声 | ||||
| 简要摘要 | 对比增强超声（CEU）基本上提高了超声（US）在识别和表征局灶性肝病变（FLL）的潜力。与对比增强的MRI和CT相比，它具有一些独特的优势，例如缺乏电离辐射以及易操作性和可重复性。但是，CEU在诊断肝病病变中的功效受到了多种因素的挑战，包括高度依赖医生的经验，低信噪比和低观察者一致性。因此，使用数字信息技术构建智能CEUS诊断系统是一种有益的尝试。这项研究旨在收集CEUS CINES记录的标准数据，并开发深学习模型，以进行准确的分割，检测和分类肝脏病变。 | ||||
| 详细说明 | 不提供 | ||||
| 研究类型 | 观察 | ||||
| 学习规划 | 观察模型：队列 时间观点：前瞻性 | ||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||
| 采样方法 | 概率样本 | ||||
| 研究人群 | 局灶性肝病的患者 | ||||
| 健康）状况 |
| ||||
| 干涉 | 诊断测试：诊断 没有患者的干预诊断或治疗 | ||||
| 研究组/队列 | 不提供 | ||||
| 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 | |||||
| 招聘状况 | 招募 | ||||
| 估计入学人数 | 5000 | ||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||
| 估计学习完成日期 | 2025年12月31日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2024年12月31日（主要结果指标的最终数据收集日期） | ||||
| 资格标准 | 纳入标准：
排除标准：
| ||||
| 性别/性别 |
| ||||
| 年龄 | 儿童，成人，老年人 | ||||
| 接受健康的志愿者 | 不 | ||||
| 联系人 |
| ||||
| 列出的位置国家 | 中国 | ||||
| 删除了位置国家 | |||||
| 管理信息 | |||||
| NCT编号 | NCT04682886 | ||||
| 其他研究ID编号 | 82030047 | ||||
| 有数据监测委员会 | 不提供 | ||||
| 美国FDA调节的产品 |
| ||||
| IPD共享声明 |
| ||||
| 责任方 | 中国PLA综合医院Ping Liang | ||||
| 研究赞助商 | Ping Liang | ||||
| 合作者 | 不提供 | ||||
| 调查人员 | 不提供 | ||||
| PRS帐户 | 中国PLA综合医院 | ||||
| 验证日期 | 2020年12月 | ||||
研究描述
简要摘要：
对比增强超声（CEU）基本上提高了超声（US）在识别和表征局灶性肝病变（FLL）的潜力。与对比增强的MRI和CT相比，它具有一些独特的优势，例如缺乏电离辐射以及易操作性和可重复性。但是，CEU在诊断肝病病变中的功效受到了多种因素的挑战，包括高度依赖医生的经验，低信噪比和低观察者一致性。因此，使用数字信息技术构建智能CEUS诊断系统是一种有益的尝试。这项研究旨在收集CEUS CINES记录的标准数据，并开发深学习模型，以进行准确的分割，检测和分类肝脏病变。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 局灶性肝脏病变对比增强超声 | 诊断测试：诊断 |
学习规划
| 研究类型 ： | 观察 |
| 估计入学人数 ： | 5000名参与者 |
| 观察模型： | 队列 |
| 时间观点： | 预期 |
| 官方标题： | 对肝癌的智能诊断和消融决策的关键技术的研究，并通过对比增强超声 |
| 实际学习开始日期 ： | 2017年1月1日 |
| 估计初级完成日期 ： | 2024年12月31日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2025年12月31日 |
武器和干预措施
结果措施
主要结果指标 ：
- AUC值[时间范围：通过学习完成，平均7年]接收器操作特征（ROC）曲线下的区域（AUC）
- 特异性[时间范围：通过学习完成，平均7年]智能CEUS分析的诊断特异性
- 灵敏度[时间范围：通过研究完成，平均3年]智能超声分析的诊断灵敏度
资格标准
联系人和位置
| 追踪信息 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2020年12月21日 | ||||
| 第一个发布日期 | 2020年12月24日 | ||||
| 最后更新发布日期 | 2020年12月24日 | ||||
| 实际学习开始日期 | 2017年1月1日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2024年12月31日（主要结果指标的最终数据收集日期） | ||||
| 当前的主要结果指标 |
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| 原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||
| 改变历史 | 没有发布更改 | ||||
| 当前的次要结果指标 | 不提供 | ||||
| 原始的次要结果指标 | 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 | |||||
| 简短标题 | 基于对比增强超声成像的局灶性肝脏病变的放射学分析 | ||||
| 官方头衔 | 对肝癌的智能诊断和消融决策的关键技术的研究，并通过对比增强超声 | ||||
| 简要摘要 | 对比增强超声（CEU）基本上提高了超声（US）在识别和表征局灶性肝病变（FLL）的潜力。与对比增强的MRI和CT相比，它具有一些独特的优势，例如缺乏电离辐射以及易操作性和可重复性。但是，CEU在诊断肝病病变中的功效受到了多种因素的挑战，包括高度依赖医生的经验，低信噪比和低观察者一致性。因此，使用数字信息技术构建智能CEUS诊断系统是一种有益的尝试。这项研究旨在收集CEUS CINES记录的标准数据，并开发深学习模型，以进行准确的分割，检测和分类肝脏病变。 | ||||
| 详细说明 | 不提供 | ||||
| 研究类型 | 观察 | ||||
| 学习规划 | 观察模型：队列 时间观点：前瞻性 | ||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||
| 采样方法 | 概率样本 | ||||
| 研究人群 | 局灶性肝病的患者 | ||||
| 健康）状况 |
| ||||
| 干涉 | 诊断测试：诊断 没有患者的干预诊断或治疗 | ||||
| 研究组/队列 | 不提供 | ||||
| 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 | |||||
| 招聘状况 | 招募 | ||||
| 估计入学人数 | 5000 | ||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||
| 估计学习完成日期 | 2025年12月31日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2024年12月31日（主要结果指标的最终数据收集日期） | ||||
| 资格标准 | 纳入标准：
排除标准：
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| 性别/性别 |
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| 年龄 | 儿童，成人，老年人 | ||||
| 接受健康的志愿者 | 不 | ||||
| 联系人 |
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| 列出的位置国家 | 中国 | ||||
| 删除了位置国家 | |||||
| 管理信息 | |||||
| NCT编号 | NCT04682886 | ||||
| 其他研究ID编号 | 82030047 | ||||
| 有数据监测委员会 | 不提供 | ||||
| 美国FDA调节的产品 |
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| IPD共享声明 |
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| 责任方 | 中国PLA综合医院Ping Liang | ||||
| 研究赞助商 | Ping Liang | ||||
| 合作者 | 不提供 | ||||
| 调查人员 | 不提供 | ||||
| PRS帐户 | 中国PLA综合医院 | ||||
| 验证日期 | 2020年12月 | ||||
