KI-System zur anatomischen Erkennung & Läsionsdetektion in der Nasopharyngolaryngoskopie: Eine prospektive Studie
Entwicklung und Validierung eines künstlichen Intelligenzsystems zur Erkennung anatomischer Lokalisationen und Läsionen auf Basis elektronischer Nasopharyngolaryngoskopie-Bilder: Eine prospektive multizentrische Studie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Bin Ye, MD PhD
- Telefonnummer: +8615216616895
- E-Mail: aydyebin@126.com
Studienorte
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Shanghai, China
- Rekrutierung
- Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
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Kontakt:
- Bin Ye, MD PhD
- Telefonnummer: +8615216616895
- E-Mail: aydyebin@126.com
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter ≥ 18 Jahre;
- Standard-Elektronische Nasopharyngolaryngoskopie wurde durchgeführt;
- Patienten, bei denen eine Biopsie entnommen wurde, haben eine klare pathologische Diagnose;
- Schriftliche Einwilligungserklärung wurde unterschrieben.
Ausschlusskriterien:
- Bildqualität ist unzureichend mit schweren Bewegungsartefakten;
- Läsionsbilder sind unklar und unvollständig.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Model-Trainings- und Validierungskohorten
Ein Deep-Learning-Modell wird mit dem Trainingsdatensatz trainiert und mit dem internen Validierungssatz validiert.
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Das Deep-Learning-Modell wird mit dem Trainingsdatensatz trainiert und mit dem internen Validierungssatz getestet.
Der prospektive Datensatz wird für den vergleichenden Test des Modells und der Ärzte verwendet.
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Prospektive Testkohorte
Patienten werden prospektiv aufgenommen, Videos der Nasopharyngolaryngoskopie werden gesammelt, und die Videodaten werden verarbeitet, um einen prospektiven Testdatensatz zu bilden, der dann für Tests verwendet wird.
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Das Deep-Learning-Modell wird mit dem Trainingsdatensatz trainiert und mit dem internen Validierungssatz getestet.
Der prospektive Datensatz wird für den vergleichenden Test des Modells und der Ärzte verwendet.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Leistung der Läsionserkennung
Zeitfenster: Innerhalb von 3 Monaten nach Abschluss der prospektiven Datenerhebung
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Die Fläche unter der Receiver-Operating-Characteristic-Kurve (ROC-AUC) des Modells zur Erkennung abnormaler Läsionen
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Innerhalb von 3 Monaten nach Abschluss der prospektiven Datenerhebung
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Leistung der anatomischen Lokalisation
Zeitfenster: Innerhalb von 3 Monaten nach Abschluss der prospektiven Datenerfassung
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Die durchschnittliche Präzision (AP) des Modells zur Erkennung von nasopharyngealen und laryngealen anatomischen Stellen
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Innerhalb von 3 Monaten nach Abschluss der prospektiven Datenerfassung
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Vergleich der diagnostischen Leistung zwischen dem Modell und Ärzten
Zeitfenster: Innerhalb von 3 Monaten nach Abschluss der prospektiven Datenerfassung
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Unterschiede in Sensitivität, Spezifität und Gesamtgenauigkeit zwischen dem KI-Modell und Endoskopikern mit unterschiedlichen Berufsjahren
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Innerhalb von 3 Monaten nach Abschluss der prospektiven Datenerfassung
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
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
- Stomatognathe Erkrankungen
- Neubildungen nach Standort
- Neubildungen
- Erkrankungen der Atemwege
- Kopf-Hals-Neubildungen
- Otorhinolaryngologische Erkrankungen
- Rachenneoplasmen
- Otorhinolaryngologische Neubildungen
- Nasopharyngeale Erkrankungen
- Rachenkrankheiten
- Nasopharyngeale Neoplasmen
- Kehlkopferkrankungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 2025-811
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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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