Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Bowel Preparation Quality Scoring
8. April 2019 aktualisiert von: Xiuli Zuo, Shandong University
The purpose of this study is to develop and validate the performance of an artificial intelligence(AI) assisted Boston Bowel preparation Scoring(BBPS) system for evaluation of bowel cleanness, then testify whether this new scoring system can help physicians to improve the quality control parameters of colonoscopy in clinic practice.
Studienübersicht
Status
Unbekannt
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Colonoscopy is recommended as a routine examination for colorectal cancer screening.
Adequate bowel preparation is indispensable to ensure a clear vision of colonic mucosa，complete inspection of all colon segments, and furthermore improves the detection rates of small adenomas.
Thus, the adequacy of bowel preparation should be accurately evaluated and documented.
However, the accuracy of current bowel preparation quality scales greatly relies on intra-observer and inter-observer consistency for lack of objective measurements.
Recently, deep learning based on central neural networks (CNN) has shown multiple potential in computer-aided detection and computer-aided diagnose of gastrointestinal lesions.
While, no studies have been conducted to evaluate the performance of deep learning algorithm in bowel preparation quality scoring.
This study aims to train an algorithm to assess bowel preparation quality using the BBPS, and testify whether the engagement of AI can improve the quality control parameters of colonoscopy.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Voraussichtlich)
100
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Shandong
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Jinan, Shandong, China, 257000
- Qilu hosipital
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Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
18 Jahre bis 70 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Beschreibung
Inclusion Criteria:
• Patients aged 18-70 years undergoing afternoon colonoscopy
Exclusion Criteria:
- Known or suspected bowel obstruction, stricture or perforation
- Compromised swallowing reflex or mental status
- Severe chronic renal failure(creatinine clearance < 30 ml/min)
- Severe congestive heart failure (New York Heart Association class III or IV)
- Uncontrolled hypertension (systolic blood pressure > 170 mm Hg, diastolic blood pressure > 100 mm Hg)
- Dehydration
- Disturbance of electrolytes
- Pregnancy or lactation
- Hemodynamically unstable
- Unable to give informed consent
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Versorgungsforschung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: Künstliche Intelligenz unterstützte Scoring Group
Patienten in dieser Gruppe durchlaufen eine Koloskopie unter dem AI-Überwachungsgerät.
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After receiving standard bowel preparation regimen, patients go through colonoscopy under the AI monitoring device.
During the withdrawal process, bowel preparation quality is monitored by AI-associated scoring system.
Whenever a sub-score below 2 points is detected, endoscopist will be alarmed up to three times to wash and suck the colonic contents.
Videos will be recorded and re-evaluated by experts to determine the final BBPS score.
The withdrawal time is targeted at least 6min in accordance with colonoscopy quality practice.
All detected polyps will be removed and obtained for histological assessment, with the possible exception of diminutive(less than 5mm) rectal polyps.
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Aktiver Komparator: Herkömmliche menschliche Wertungsgruppe
Patienten in dieser Gruppe durchlaufen eine konventionelle Koloskopie ohne AI-Überwachungsgerät.
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After receiving standard bowel preparation regimen, patients go through conventional colonoscopy without the AI monitoring device.
During the withdrawal process, after washing and sucking the colonic contents according to endoscopist's personal experience, bowel preparation quality is evaluated by human.
Videos will be recorded and re-evaluated by experts to determine the final BBPS score.
The withdrawal time is targeted at least 6min in accordance with colonoscopy quality practice.
All detected polyps will be removed and obtained for histological assessment, with the possible exception of diminutive(less than 5mm) rectal polyps.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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The rate of patients achieving adequate bowel preparation in each group.
Zeitfenster: 6 months
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Bowel preparation quality was measured by BBPS.
After fully washing or suctioning of colonic contents, three segments including right colon (containing cecum and ascending colon), transvers colon (containing hepatic and splenic flexures) and left colon (containing descending and sigmoid colon) were individually scored from 0 to 3. Point 0 refers to unprepared colon segment with obscured solid stool making mucosa cannot be seen; Point 1 refers to part of mucosa can be seen, but some areas are covered by staining, residual stool, and/or opaque liquid; Point 2 refers to entire mucosa is well-seen; Point 3 refers to clean colon segment without staining, fecal materials or liquids.
A sub-score of each colon segment was used, ranging from minimum 0 to maximum 3. The highest score means the excellent bowel preparation.
Adequate bowel preparation was defined as a total BBPS≥6 and sub-BBPS≥2 per segment.
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6 months
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Adenoma Detection Rate
Zeitfenster: 6 months
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The proportion of patients from whom at least one adenoma can be detected.
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6 months
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Polyp Detection Rate
Zeitfenster: 6 months
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The proportion of patients from whom at least one polyp can be detected.
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6 months
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
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Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
15. Dezember 2018
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
15. Dezember 2019
Studienabschluss (Voraussichtlich)
15. April 2020
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
8. April 2019
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
8. April 2019
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
9. April 2019
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
9. April 2019
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
8. April 2019
Zuletzt verifiziert
1. April 2019
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- 2019SDU-QILU-G001
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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