Polyp-Studie zur künstlichen Intelligenz
Auf künstlicher Intelligenz basierende Vorhersage der kolorektalen Polypenhistologie mithilfe der Schmalband-Bildgebungsvergrößerungskoloskopie
Hintergrund: Wir entwickeln eine auf künstlicher Intelligenz basierende Methode zur Vorhersage der Polypenhistologie (AIPHP), um automatisch Narrow Band Imaging (NBI) vergrößernde Koloskopiebilder zu klassifizieren, um die nicht-neoplastische oder neoplastische Histologie von Polypen vorherzusagen.
Ziel Unser Ziel war es, die Genauigkeit der auf der AIPHP- und NICE-Klassifizierung basierenden histologischen Vorhersagen zu analysieren und auch die Ergebnisse der beiden Methoden zu vergleichen.
Methoden Wir untersuchten kolorektale Polypen von Koloskopiepatienten, die sich einer Polypektomie oder endoskopischen Mukosektomie unterzogen hatten. Durch Weißlichtkoloskopie entdeckte Polypen wurden dann mit NBI bei maximaler optischer Vergrößerung (60x) beobachtet. Die erhaltenen und gespeicherten NBI-Vergrößerungsbilder wurden parallel durch die NICE-Klassifizierung und die AIPHP-Methode analysiert. Pathologische Untersuchungen wurden ebenfalls blind für die NICE- und AIPHP-Diagnose durchgeführt. Unsere AIPHP-Software basiert auf einer Methode des maschinellen Lernens. Dieses Programm misst fünf geometrische und farbliche Merkmale auf dem endoskopischen Bild.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Endoskopische Diagnose von kolorektalen Polypen
Ausschlusskriterien:
- Koloskopieergebnis ohne Polypen oder IBD-Diagnose
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Softwaregenauigkeit der Vorhersage der Polypenhistologie
Zeitfenster: 2014-2020
|
Softwarediagnose mit künstlicher Intelligenz im Vergleich zur Polypenhistologie
|
2014-2020
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- PetzACTHospital
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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