Sistema de diagnóstico asistido por computadora basado en imágenes en color vinculadas
Clasificación asistida por computadora de pólipos colorrectales mediante el uso de imágenes en color vinculadas
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Descripción detallada
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Inscripción
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
Estudio Contacto
- Nombre: Min Min, M.D.
- Número de teléfono: +86-010-66947473
- Correo electrónico: minmin823@sina.com
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Song Su
- Número de teléfono: +86-010-66947473
- Correo electrónico: sssusong0808@126.com
Ubicaciones de estudio
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Beijing, Porcelana, 100071
- Activo, no reclutando
- Department of Gastroenterology, Affilited Hospital to Academy of Military Medical Sciences
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Beijing
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Beijing, Beijing, Porcelana, 100071
- Reclutamiento
- Affiliated Hospital to Academy of Military Medical Sciences
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Contacto:
- Yan Liu, Ph.D.
- Número de teléfono: 010-66947473
- Correo electrónico: 13911798288@163.com
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- al menos un pólipo encontrado durante el examen de colonoscopia.
Criterio de exclusión:
- mala calidad de la preparación intestinal que impide la evaluación histológica; resección previa de colon; Enfermedad inflamatoria intestinal; poliposis adenomatosa familiar; Síndrome de Peutz-Jeghers u otro síndrome de poliposis.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Número de grupos/cohortes
Cohortes e Intervenciones
Grupo / CohorteGrupo / Cohorte |
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expertos
En este grupo, dos expertos distinguen un conjunto de pólipos en imágenes LCI como adenoma o no adenoma.
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no expertos
En este grupo, dos no expertos distinguen el conjunto de pólipos (igual que el grupo de expertos) en las imágenes de LCI como adenoma o no adenoma.
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Sistema de diagnóstico asistido por computadora
En este grupo, se utilizará un sistema de diagnóstico asistido por computadora recientemente desarrollado para distinguir un conjunto de pólipos como adenoma o no adenoma.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Precisión de LCI
Periodo de tiempo: 1 de junio de 2018
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la precisión entre un novedoso sistema de diagnóstico asistido por computadora desarrollado y médicos expertos humanos para distinguir los pólipos de adenoma y los pólipos que no son adenoma en función de la imagen LCI.
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1 de junio de 2018
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Medidas de resultado secundarias
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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la corta curva de aprendizaje
Periodo de tiempo: 1 de junio de 2018
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Se comparó la precisión entre expertos y no expertos para distinguir pólipos de adenoma y pólipos que no son de adenoma en función de la imagen LCI para explorar si el método LCI tiene una curva de aprendizaje más corta.
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1 de junio de 2018
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la correlación
Periodo de tiempo: 1 de junio de 2018
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se exploró retrospectivamente la correlación entre la imagen LCI y los resultados histológicos
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1 de junio de 2018
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Investigadores
Investigadores
- Director de estudio: Yan Liu, Department of gastroenterology, Affiliated Hospital to Academy of Military Medical Sciences.
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Sun X, Dong T, Bi Y, Min M, Shen W, Xu Y, Liu Y. Linked color imaging application for improving the endoscopic diagnosis accuracy: a pilot study. Sci Rep. 2016 Sep 19;6:33473. doi: 10.1038/srep33473.
- Dohi O, Yagi N, Onozawa Y, Kimura-Tsuchiya R, Majima A, Kitaichi T, Horii Y, Suzuki K, Tomie A, Okayama T, Yoshida N, Kamada K, Katada K, Uchiyama K, Ishikawa T, Takagi T, Handa O, Konishi H, Naito Y, Itoh Y. Linked color imaging improves endoscopic diagnosis of active Helicobacter pylori infection. Endosc Int Open. 2016 Jul;4(7):E800-5. doi: 10.1055/s-0042-109049.
- Fukuda H, Miura Y, Hayashi Y, Takezawa T, Ino Y, Okada M, Osawa H, Lefor AK, Yamamoto H. Linked color imaging technology facilitates early detection of flat gastric cancers. Clin J Gastroenterol. 2015 Dec;8(6):385-9. doi: 10.1007/s12328-015-0612-9. Epub 2015 Nov 11.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Anticipado)
Finalización del estudio
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
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Última actualización publicada
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Términos relacionados con este estudio
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Otros números de identificación del estudio
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- 307-LCI-CAD
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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