Étude de cohorte multicentrique pour la collecte d'un ensemble d'images échographiques conventionnelles en vue de créer un jeu de données destiné à la recherche
Étude de cohorte multicentrique pour la collecte d'un ensemble d'images échographiques conventionnelles en vue de créer un jeu de données d'entraînement destiné à la recherche (traitement et analyse d'images, entraînement de modèles d'intelligence artificielle)
Promoteur : ThrombUS+Tous ses essais recensés
Site externe : clinicaltrials.gov · la candidature se fait uniquement là-bas
- Âge annoncé
- À partir de 18 ans
- Public admis
- Tous
- Phase
- Sans phase
- Type d’étude
- Observationnelle
Présentation
Résumé de l’étude
Cette étude vise à recueillir et à constituer un jeu de données d'images échographiques annotées, contenant des séries d'images échographiques et des clips vidéo de patients bénéficiant d'échographies de routine des membres inférieurs, en raison d'une suspicion de thrombose veineuse profonde. Les données seront utilisées pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle dans le cadre du projet ThrombUS+, afin de parvenir à une détection automatisée de la thrombose veineuse profonde sur des échographies conventionnelles. Objectifs principaux : 1. Recueillir et curer les données d'imagerie issues des échographies de patients suspects de TVP. 2. Recueillir les métadonnées associées : caractéristiques démographiques des patients, note d'orientation, antécédents médicaux connus au moment de l'examen, diagnostic établi sur la base de l'échographie, identifiant anonymisé de l'opérateur, métadonnées relatives à l'équipement échographique utilisé. 3. Anonymiser le jeu de données conformément à la réglementation en vigueur, afin qu'il puisse être utilisé à des fins de recherche, et notamment pour l'entraînement d'un modèle d'intelligence artificielle permettant la détection automatisée de la TVP. Objectifs secondaires : 1. Décrire le jeu de données dans l'outil Argos/OpenAIRE et le rendre publiquement disponible via le portail European Open Science Cloud (EOSC), par l'intermédiaire d'OpenAIRE, afin qu'il puisse être utilisé par d'autres chercheurs pour le traitement et l'analyse d'images ainsi que pour l'entraînement de modèles d'intelligence artificielle (IA).
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 20 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Source de l’article en anglais(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) (clinicaltrials.gov)
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