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EndoStyle: Bildtransformationstool mit künstlicher Intelligenz für die Koloskopie (EndoStyle)

25. August 2025 aktualisiert von: Wuerzburg University Hospital

EndoStyle: Befragung von Ärzten zur endoskopischen Bildstilübertragung.

Die Studie befasst sich mit den Einschränkungen aktueller KI-Systeme in der gastrointestinalen Endoskopie, die typischerweise mit Daten von einem einzigen Endoskopieprozessortyp trainiert werden und nur über begrenzte von Experten kommentierte Bilder verfügen. Ziel der Forscher ist die Entwicklung und Validierung von EndoStyle, einem KI-System, das aus einem einzigen Referenzbild Bilder im Stil verschiedener Prozessoren generieren kann. EndoStyle wird getestet, indem Endoskopikern Koloskopiesequenzen mit unterschiedlichen Bildtypen gezeigt werden, um festzustellen, ob sie KI-transformierte Bilder unterscheiden können. Ein Erfolg würde das KI-Training für verschiedene klinische Einrichtungen verbessern.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Magen-Darm-Endoskopie ist weit verbreitet. Allerdings werden diese Systeme oft nur mit Daten eines einzigen Endoskopieprozessortyps trainiert, was ihre Anwendbarkeit einschränkt. Darüber hinaus ist die Verfügbarkeit von von Experten kommentierten Bildern begrenzt, was sich auf die Datenvariabilität und damit auf die Leistung von KI-Systemen auswirkt.

Ziel dieser Studie ist die Entwicklung eines neuen, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Systems (EndoStyle) und die Validierung seiner Authentizität mittels einer Umfrage unter Ärzten, das in der Lage ist, mehrere Bilder im Stil verschiedener Prozessortypen (einschließlich Olympus, Pentax und Storz) aus einem einzigen Endoskopie-Referenzbild.

Die Hypothese der Forscher ist, dass das KI-System in der Lage ist, den Bildstil von Videoprozessoren erfolgreich zu ändern, wobei die Unterschiede für das Auge des Endoskopikers nicht wahrnehmbar sind.

Die Methodik besteht darin, mehreren Endoskopikern 28 Koloskopiesequenzen von jeweils 10 Sekunden Dauer zu zeigen. In jedem von ihnen werden 3 Bilder gezeigt, die alle möglichen Kombinationen von Bildern darstellen können, die zur Positivkontrolle, Negativkontrolle und Endostyle (Interventionsgruppe) gehören. Durch einen statistischen Vergleich der Prozentsätze ausgewählter Bilder für jede Gruppe können die Forscher feststellen, ob die Teilnehmer in der Lage sind, die von der KI transformierten Bilder zu unterscheiden.

Wenn die Ergebnisse unsere Hypothese bestätigen, könnte unser System Bilder erzeugen, die ein individuelleres Training von KI-Systemen für jede klinische Einrichtung ermöglichen würden.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

40

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Deutschland
    • Bavaria
      • Würzburg, Bavaria, Deutschland, 97080
        • University Clinic of Würzburg

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Bei den Teilnehmern der Umfrage handelt es sich um Ärzte mit Erfahrung in der Koloskopie.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Ärzte mit Erfahrung in der Koloskopie.

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
Positivkontrolle
Das dem Teilnehmer gezeigte Bild gehört zu derselben Koloskopie, die in der 10-sekündigen Videosequenz gezeigt wird.
Negativkontrolle
Das dem Teilnehmer gezeigte Bild gehört zu derselben Koloskopie, die in der 10-sekündigen Videosequenz gezeigt wird.
EndoStyle (Interventionsgruppe)
Das dem Teilnehmer gezeigte Bild gehört nicht zur 10-sekündigen Koloskopie-Videosequenz, sondern wurde mit KI transformiert, um den Stil des Videos zu simulieren.
Gerät: EndoStyle
Das EndoStyle-System ist in der Lage, den Stil der verschiedenen Videoprozessorbilder zu verändern.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Wahrnehmungsununterscheidbarkeit von KI-transformierten endoskopischen Bildern
Zeitfenster: 5 Monate
Vergleich der Genauigkeit für jede Studiengruppe.
5 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Zeitaufwand für die Bildidentifizierung
Zeitfenster: 5 Monate
Zeitaufwand für die Bewertung der verschiedenen Aufgaben je nach Studiengruppe.
5 Monate
Einfluss des regelmäßig genutzten Prozessors
Zeitfenster: 5 Monate
Einfluss regelmäßig verwendeter Endoskopieprozessoren während der klinischen Arbeit auf die wahrnehmungsmäßige Ununterscheidbarkeit von KI-transformierten Endoskopiebildern mit definierten Prozessorklassen
5 Monate
Einfluss der Endoskopie-Erfahrung
Zeitfenster: 5 Monate
Einfluss der Erfahrung in der Endoskopie, gemessen in lebenslang durchgeführten Koloskopien, auf die wahrnehmungsmäßige Ununterscheidbarkeit von KI-transformierten endoskopischen Bildern
5 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Wuerzburg University Hospital

Ermittler

  • Hauptermittler: Alexander Hann, MD, University Hospital of Würzburg

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. August 2024

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

22. August 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

22. August 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

8. August 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. August 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

14. August 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

2. September 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

25. August 2025

Zuletzt verifiziert

1. August 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • AI05

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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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