Künstliche Intelligenz in der Bilderkennung von Pouchoskopien bei Patienten mit restaurativer Proktokolektomie (PouchVision)
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Daniel Schmitz, PhD
- Telefonnummer: +496214245575
- E-Mail: d.schmitz@theresienkrankenhaus.de
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Peter Kienle, PhD
- Telefonnummer: +496214244252
- E-Mail: p.kienle@theresienkrankenhaus.de
Studienorte
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BW
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Mannheim, BW, Deutschland, 68165
- Theresienkrankenhaus und St. Hedwigkliniken GmbH
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
• Alle Patienten im Alter von ≥ 18 Jahren mit entzündlichen Darmerkrankungen und Status nach restaurativer Proktokolektomie mit Ileoanalbeutel, die eine Pouchoskopie erhalten hatten
Ausschlusskriterien:
• Sehr schlechte endoskopische Bildqualität
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Restaurative Kolektomie mit ileoanaler Pouch
Patienten mit restaurativer Kolektomie mit ileoanaler Pouch, die eine Pouchoskopie zum Nachweis einer Pouchitis oder eines Neoplasmas erhalten
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Ziel dieser Studie ist es, einen Bilderkennungsalgorithmus zu entwickeln, der die unterschiedlichen Abstufungen von Pouchentzündungen und Neoplasien im Pouch zuverlässig erkennt
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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KI versus Endoskopiker
Zeitfenster: Unmittelbar nach Anwendung des AI-Algorithmus oder nach Beurteilung des endoskopischen Bildes durch den Endoskopiker
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Nachweis einer Pouchitis durch AI im Vergleich zur Beurteilung durch den Endoskopiker bei der Pouchoskopie
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Unmittelbar nach Anwendung des AI-Algorithmus oder nach Beurteilung des endoskopischen Bildes durch den Endoskopiker
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KI versus Pathologe
Zeitfenster: Unmittelbar nach Anwendung des AI-Algorithmus oder nach Beurteilung des mikroskopischen Bildes der Pouchbiopsie durch den Pathologen
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Erkennung einer Pouchitis durch AI versus Pathologe in der Pouchoskopie
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Unmittelbar nach Anwendung des AI-Algorithmus oder nach Beurteilung des mikroskopischen Bildes der Pouchbiopsie durch den Pathologen
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Daniel Schmitz, PhD, Theresienkrankenhaus Mannheim, University of Heidelberg
Publikationen und hilfreiche Links
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
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- PouchVision1.0
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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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