Colitis ulcerosa Mayo-score med kunstig intelligens
Forskning i kunstig intelligens-baseret Mayo Score-genkendelsessystem for sygdomsaktivitetsgrad af colitis ulcerosa under fordøjelsesendoskopi
Studieoversigt
Status
Status
Betingelser
Betingelser
Detaljeret beskrivelse
Undersøgelsestype
Undersøgelsestype
Tilmelding (Forventet)
Tilmelding
Kontakter og lokationer
Studiekontakt
Studiekontakt
- Navn: Yanling Wei, professor
- Telefonnummer: +8615310354666
- E-mail: lingzi016@tmmu.edu.cn
Studiesteder
-
-
Chongqing
-
Chongqing, Chongqing, Kina, 400042
- Third Military Medical University
-
Kontakt:
- Yanling Wei, Professor
- Telefonnummer: 15310354666
- E-mail: lingzi016@126.com
-
-
Deltagelseskriterier
Berettigelseskriterier
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
Tager imod sunde frivillige
Køn, der er berettiget til at studere
Prøveudtagningsmetode
Studiebefolkning
Beskrivelse
Inklusionskriterier:
- Forsøgspersonerne var 18-72 år gamle, mænd og kvinder;
- Klinisk diagnose af colitis ulcerosa;
- Forsøgspersonerne gennemgik koloskopi, og koloskopirapporten var komplet.
Ekskluderingskriterier:
- Forsøgspersonerne er yngre end 18 år eller ældre end 72 år;
- Forsøgspersonerne gennemgik kolektomi, ileostomi, kolostomi, ileostomi eller anden intestinal resektion;
- personer med tvetydig diagnose.
Studieplan
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Nøjagtigheden af en dyb læringsmodel i trænings- og valideringsdatasætvurderingen af Mayo-score hos ulcerøs colitispatienter.
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år.
|
I trænings- og valideringsdatasættene plottede vi AUC (areal under kurve) for Mayo 0, Mayo 1, Mayo 2 og Mayo 3 for at evaluere vores model objektivt.
|
Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år.
|
Sekundære resultatmål
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Nøjagtigheden og tidseffektiviteten af endoskopisters vurdering af Mayo-score hos colitis ulcerosapatienter.
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år.
|
Datasættene blev tilfældigt tildelt til endoskopister.
Alle endoskopister var uddannet i diagnostiske undersøgelser, afsluttede både klinisk og specifik endoskopisk træning og var ikke involveret i indskrivning og mærkning af patienter og billeder.
Under sammenligningstesten blev alle data randomiseret og afidentificeret på forhånd.
Den gennemsnitlige tid brugt af 10 endoskopister på at diagnosticere testdatasættet i deep learning-modellen og antallet af korrekte tilfælde blev analyseret.
|
Gennem studieafslutning i gennemsnit 1 år.
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Sponsor
Sponsor
Efterforskere
Efterforskere
- Studieleder: Yanling Wei, Professor, Third Military Medical University
Datoer for undersøgelser
Studer store datoer
Studiestart (FORVENTET)
Studiestart
Primær færdiggørelse (FORVENTET)
Primær færdiggørelse
Studieafslutning (FORVENTET)
Studieafslutning
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
Først indsendt
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først opslået (FAKTISKE)
Først opslået
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (FAKTISKE)
Sidste opdatering sendt
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidst verificeret
Sidst verificeret
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Yderligere relevante MeSH-vilkår
Andre undersøgelses-id-numre
Andre undersøgelses-id-numre
- TMMU-DP--002
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .