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Automatische Bewertung der Entzündungsaktivität bei Colitis ulcerosa mithilfe von pCLE mit künstlicher Intelligenz

17. Oktober 2019 aktualisiert von: Yanqing Li, Shandong University

Automatische Bewertung der Entzündungsaktivität bei Colitis ulcerosa mittels sondenbasierter konfokaler Laserendomikroskopie mit künstlicher Intelligenz

Die sondenbasierte konfokale Laserendomikroskopie (pCLE) ist eine endoskopische Technik, die es ermöglicht, die Entzündungsaktivität von Colitis ulcerosa mit hervorragender Korrelation zur Histopathologie zu bewerten. Allerdings erfordert dies viel Erfahrung, was die Anwendung von pCLE einschränkt. Die Forscher entwickelten ein computergestütztes Diagnoseprogramm unter Verwendung eines tiefen neuronalen Netzwerks, um bei der pCLE-Untersuchung automatisch eine Diagnose zu stellen und ihre Leistung mit der von Endoskopikern zu vergleichen.

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

60

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • China
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, China, 250012
        • Rekrutierung
        • Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University
        • Kontakt:

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 80 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Aufeinanderfolgende Patienten, die die endoskopische pCLE-Untersuchung erhalten und untersucht werden und die Zulassungskriterien am Qilu Hospital der Shandong-Universität erfüllen, werden in die Studie aufgenommen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • im Alter zwischen 18 und 80 Jahren; als UC diagnostiziert

Ausschlusskriterien:

  • Patienten unter Bedingungen, die für die Durchführung einer CLE ungeeignet sind, einschließlich Koagulopathie, eingeschränkter Nieren- oder Leberfunktion, Schwangerschaft oder Stillzeit und bekannter Allergie gegen Fluorescein-Natrium; Unfähigkeit, eine Einverständniserklärung abzugeben

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Mit pCLE beobachtete Dickdarmschleimhaut
pCLE wird verwendet, um die Entzündungsaktivität in verschiedenen Teilen der Dickdarmschleimhaut zu bewerten
Diagnosetest: Die Diagnose von Künstlicher Intelligenz und Endoskopiker
Wenn die Dickdarmschleimhaut mit pCLE beobachtet wird, stellen Endoskopiker und KI unabhängig voneinander eine Diagnose. Darüber hinaus kann der Endoskopiker die Diagnose AI nicht erkennen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Diagnoseeffizienz der Künstlichen Intelligenz
Zeitfenster: 3 Monate
Das primäre Ergebnis besteht darin, die diagnostische Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, PPV und NPV der künstlichen Intelligenz zu testen zur Bewertung der Entzündungsaktivität von UC bei der pCLE-Untersuchung.
3 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vergleichen Sie die Diagnoseeffizienz künstlicher Intelligenz mit der von Endoskopikern
Zeitfenster: 3 Monate
Das sekundäre Ergebnis besteht darin, die Diagnoseeffizienz (einschließlich diagnostischer Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, PPV, NPV) zwischen künstlicher Intelligenz und Endoskopikern zu vergleichen.
3 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Shandong University

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 (Voraussichtlich)

1. Oktober 2019

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

1. Dezember 2019

Studienabschluss (Voraussichtlich)

1. Dezember 2019

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

17. Oktober 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

17. Oktober 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

18. Oktober 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

18. Oktober 2019

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

17. Oktober 2019

Zuletzt verifiziert

1. Oktober 2019

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2019SDU-QILU-10

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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