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Automatische Diagnose von frühen Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus mit pCLE mit AI

16. November 2024 aktualisiert von: Yanqing Li, Shandong University

Automatische Diagnose von frühen Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus mit Sonden-basierter konfokaler Laser-Endomikroskopie mit künstlicher Intelligenz

Der Nachweis und die Differenzierung von Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus (ESN) sind für die Verbesserung der Behandlungsergebnisse von Nutzen. Sondenbasierte konfokale Laser-Endomikroskopie (pCLE) kann ESN genau diagnostizieren. Dies erfordert jedoch viel Erfahrung, was die Anwendung von pCLE einschränkt. Die Forscher entwarfen ein computergestütztes Diagnoseprogramm, das ein tiefes neuronales Netzwerk verwendet, um bei der pCLE-Untersuchung automatisch eine Diagnose zu stellen und seine Leistung mit Endoskopikern zu vergleichen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

57

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, 250001
        • Qilu Hospital, Shandong University

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

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Konsekutive Patienten, die die pCLE-Untersuchung des oberen Magen-Darm-Trakts erhalten und gescreent werden, die die Eignungskriterien am Qilu-Krankenhaus der Shandong-Universität erfüllen, werden in die Studie aufgenommen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter zwischen 18 und 80; erklären sich damit einverstanden, eine schriftliche Einverständniserklärung abzugeben； Verdacht auf Schleimhautläsion der Speiseröhre wurde durch Weißlicht-Endoskopie festgestellt.

Ausschlusskriterien:

  • Patienten unter Bedingungen, die für die Durchführung von CLE ungeeignet sind, einschließlich Koagulopathie, eingeschränkter Nieren- oder Leberfunktion, Schwangerschaft oder Stillzeit und bekannter Allergie gegen Fluorescein-Natrium; Unfähigkeit, eine informierte Einwilligung zu erteilen

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
Ösophagusschleimhautläsionen, beobachtet durch pCLE
pCLE wird verwendet, um die vermuteten Läsionen zu unterscheiden, die durch Weißlichtendoskopie oder IEE erkannt werden.
Diagnosetest: Die Diagnose von Künstlicher Intelligenz und Endoskopiker
Der Verdacht auf eine Läsion der Speiseröhrenschleimhaut wird mithilfe von pCLE beobachtet. Der Endoskopiker und die künstliche Intelligenz stellen unabhängig voneinander eine Diagnose. Darüber hinaus kann der Endoskopiker die Diagnose AI nicht erkennen. Nach einer Auswaschphase nehmen Laien-Endoskopiker die zweite Beurteilung mit KI-Unterstützung vor.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Diagnoseeffizienz der Künstlichen Intelligenz
Zeitfenster: 3 Jahre
Das primäre Ergebnis besteht darin, die diagnostische Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, PPV und NPV der künstlichen Intelligenz zu testen zur Diagnose von Erkrankungen der Speiseröhrenschleimhaut bei Echtzeit-pCLE-Untersuchung.
3 Jahre

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vergleichen Sie die Diagnoseeffizienz der künstlichen Intelligenz mit Endoskopikern
Zeitfenster: 1 Monat
Das sekundäre Ergebnis ist der Vergleich der Diagnoseeffizienz (einschließlich diagnostischer Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, PPV, NPV für die Diagnose von Erkrankungen der Ösophagusschleimhaut bei der pCLE-Untersuchung in Echtzeit) zwischen künstlicher Intelligenz und Endoskopikern.
1 Monat

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Shandong University

Ermittler

  • Hauptermittler: Yanqing Li, Qilu Hospital, 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 (Tatsächlich)

1. August 2019

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

31. Januar 2023

Studienabschluss (Tatsächlich)

31. Januar 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

20. Oktober 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

20. Oktober 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

23. Oktober 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

19. November 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

16. November 2024

Zuletzt verifiziert

1. November 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2019SDU-QILU-66

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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