Využití umělé inteligence k předvídání výsledků rakoviny konečníku
9. února 2023 aktualizováno: Taichung Veterans General Hospital
Použití rozpoznávání obrazu CNN k předpovídání výsledků rakoviny konečníku
Vyšetřovatel retrospektivně shromažďuje případy v letech 2010–2021 diagnostikované jako rektální adenokarcinom pomocí vysoce kvalitních CT snímků. Místní pokročilé případy rakoviny konečníku byly označeny jako „nemoc“. Nebyly definovány ani „normální“.
Pomocí umělé inteligence CNN na jupyter notebooku s otevřeným phyton kódem trénovat a vyvíjet modely schopné rozpoznat místní pokročilou rakovinu konečníku. Upravte kód phyton pro lepší předpovědi četnosti a pomozte lékaři rychle vyhodnotit závažnost onemocnění u čerstvých případů rakoviny konečníku.
Přehled studie
Postavení
Dokončeno
Podmínky
Detailní popis
Od 2010.10.1~2021.12.31 byli zahrnuti pacienti s rakovinou rekta s cT3-4 lézí.
Sbírejte vysoce kvalitní CT snímky se soubory DICOM v segmentu nádorů.
cT1-2, nízké rektální léze, případy bez CRC nebyly zahrnuty.
Nekontrastní snímky a snímky umělých defektů byly také vyloučeny.
CT snímky byly označeny jako "nemocné", když bylo ohroženo CRM (<2 mm).
Všechny obrázky byly označeny podle posudku 2 specialistů.
Data byla rozdělena na 2 části.
Jeden pro školení a testování modelu AI, druhý pro externí ověření.
Tréninkový testovací datový soubor byl dosažen hlubokým učením neuronové sítě a vyhodnocením přesnosti modelu.
Poté byl model aplikován na externí ověřovací datovou sadu pro testování v reálném světě, vyhodnocování koherentní míry mezi AI a rozhodnutím Dr.
Kromě toho vidět výsledky přežití rakoviny podle výsledků predikce modelu AI.
Typ studie
Pozorovací
Zápis (Aktuální)
720
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní místa
-
-
-
Taichung, Tchaj-wan
- Taichung Verterans General Hospital
-
-
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
20 let až 100 let (DOSPĚLÝ, OLDER_ADULT)
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ne
Pohlaví způsobilá ke studiu
Všechno
Metoda odběru vzorků
Vzorek nepravděpodobnosti
Studijní populace
Rakovina konečníku diagnostikovaná v letech 2010.10.1-2022.7.31.
klinická léze T3-4.
s vysoce kvalitními CT snímky s kontrastem.
Popis
Kritéria pro zařazení:
- klinického stagingu T3-4 s vysoce kvalitními CT snímky.
Kritéria vyloučení:
- 1. není primární maligní léze
- 2. nelokalizující konečník
- 3. T1-2 léze
- 4. Nekontrastní nebo nekvalitní obrázky
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
obrázky lézí rakoviny konečníku pro trénink
Obrázky lézí rakoviny konečníku.
Snímky s ohroženým (<2 mm) obvodovým okrajem rakoviny konečníku byly označeny jako „nemocné“.
Jinak byly obrázky označeny jako „normální“.
Použití těchto materiálů jako školicích materiálů pro vytváření modelu hlubokého učení AI.
|
Použití označených obrázků jako školicích materiálů pro umělou inteligenci k vývoji modelu detekce objektů.
|
|
obrázky lézí rakoviny konečníku pro testování.
Použití modelů hloubkového učení se AI z tréninkové kohorty.
Vyhodnocení míry predikce modelu a analýzy výsledků přežití.
|
Použití externí validační sady k vyhodnocení míry predikce a výsledku přežití.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
přesnost umělé inteligence se zkušeným lékařem
Časové okno: 1 týden po zhotovení snímků.
|
přesnost mezi umělou inteligencí a zkušeným lékařem
|
1 týden po zhotovení snímků.
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
výsledek diagnózy umělou inteligencí v reálném životě.
Časové okno: 5 let po diagnóze
|
výsledek přežití v reálném životě umělou inteligencí.
|
5 let po diagnóze
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: ChunuYu Lin, M.D., Taichung Veterans General Hospital
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (AKTUÁLNÍ)
1. října 2010
Primární dokončení (AKTUÁLNÍ)
31. července 2022
Dokončení studie (AKTUÁLNÍ)
31. prosince 2022
Termíny zápisu do studia
První předloženo
5. ledna 2023
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
9. února 2023
První zveřejněno (AKTUÁLNÍ)
13. února 2023
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (AKTUÁLNÍ)
13. února 2023
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
9. února 2023
Naposledy ověřeno
1. února 2023
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- CE21235B
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Ne
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Ne
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .