Esta página se tradujo automáticamente y no se garantiza la precisión de la traducción. por favor refiérase a versión inglesa para un texto fuente.

Predicción de histología de pólipos por inteligencia artificial

20 de septiembre de 2022 actualizado por: Petz Aladar County Teaching Hospital

Predicción de histología de pólipos colorrectales mediante el método de inteligencia artificial basado en imágenes de colonoscopia NBI.

Hemos estado desarrollando un método de predicción de histología de pólipos basado en inteligencia artificial (AIPHP) para clasificar las imágenes de colonoscopia de imágenes de banda estrecha (NBI) para predecir la histología hiperplásica o neoplásica de los pólipos.

Planeamos estudiar muestras de pólipos de colonoscopia tomadas por polipectomía de 1200 pacientes. Las imágenes fijas NBI documentadas serán analizadas por el método AIPHP y por la clasificación NICE paralela. Nuestro objetivo es analizar la precisión de las predicciones histológicas basadas en la clasificación AIPHP y NBI y también comparar los resultados de los dos métodos.

Descripción general del estudio

Estado

Aún no reclutando

Condiciones

Descripción detallada

Fondo:

La colonoscopia con polipectomía o lesiones neoplásicas colorrectales tempranas (pólipos) es un método probado y ampliamente aceptado para reducir las tasas de mortalidad por cáncer colorrectal.

Predecir la histología antes de la extracción endoscópica de pólipos colorrectales es útil especialmente para pólipos diminutos (1-5 mm) y pequeños (6-10 mm).

La evaluación de los pólipos colorrectales utilizando la técnica de imágenes de banda estrecha (NBI) y la clasificación NBI International Colorrectal Endoscopic (NICE) son útiles para predecir la histología durante la endoscopia. Sin embargo, la predicción histológica de pólipos basada en NBI y magnificación necesita capacitación y experiencia endoscópica. Además, el diagnóstico final y objetivo todavía requiere histología.

Por lo tanto, hemos estado desarrollando un software de predicción de histología de pólipos basado en inteligencia artificial (AIPHP) para evaluar automáticamente las imágenes de colonoscopia NBI ampliadas con el objetivo de predecir la histología de pólipos.

Materiales y métodos:

Planeamos examinar 1200 pólipos colorrectales obtenidos de pacientes. Los pólipos se extirparán mediante polipectomía tradicional o con mucosectomía. Procedimientos endoscópicos y exámenes histológicos realizados en los hospitales participantes. La colonoscopia se realizará con colonoscopios NBI de alta resolución Olympus EXERA III CFHQ190I (Olympus, Tokio, Japón) que proporcionan un aumento óptico de 65x. Los pólipos colorrectales se detectarán primero mediante colonoscopia de alta definición y luego mediante NBI con el máximo aumento óptico (65x). Todos los pólipos estudiados se documentarán con fotografías. Las fotos NBI almacenadas fueron analizadas por la clasificación NICE y el sistema paralelo AIPHP.

Métodos de examen histológico:

Utilizamos la clasificación de la OMS de pólipos colorrectales. La clasificación de dos clases considerará hiperplásica o neoplásica (SSL, adenomas tubulares o vellosos y adenocarcinomas invasivos).

Sistema de software AIPHP:

El software AIPHP se basa en la categorización del patrón vascular y el color de los pólipos. Los pasos principales del desarrollo del software AIPHP serán los siguientes: 1) cálculo del vector de características 2) entrenamiento del módulo clasificador y 3) prueba del clasificador AIPHP. Nuestro software AIPHP utilizará cinco características.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Anticipado)

1200

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

18 años a 85 años (ADULTO, MAYOR_ADULTO)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

pacientes con pólipos colorrectales detectados por colonoscopia

Descripción

Criterios de inclusión:

  • pólipos colorrectales extirpados por polipectomía

Criterio de exclusión:

  • pólipos colorrectales con EII

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
grupo de colonoscopia 1
Se realizará polipectomía, examen histológico, clasificación NICE y análisis AIPHP a 200 pacientes.
eliminación de pólipos durante la colonoscopia
colonoscopia grupo 2
Se realizará polipectomía, examen histológico, clasificación NICE y análisis AIPHP a 200 pacientes
eliminación de pólipos durante la colonoscopia
colonoscopia grupo 3
Se realizará polipectomía, examen histológico, clasificación NICE y análisis AIPHP a 200 pacientes
eliminación de pólipos durante la colonoscopia
colonoscopia grupo 4
Se realizará polipectomía, examen histológico, clasificación NICE y análisis AIPHP a 200 pacientes
eliminación de pólipos durante la colonoscopia
colonoscopia grupo 5
Se realizará polipectomía, examen histológico, clasificación NICE y análisis AIPHP a 200 pacientes
eliminación de pólipos durante la colonoscopia
colonoscopia grupo 6
Se realizará polipectomía, examen histológico, clasificación NICE y análisis AIPHP a 200 pacientes
eliminación de pólipos durante la colonoscopia

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Precisión de la histología de pólipos por método de IA
Periodo de tiempo: dos semanas
predicción de histología de pólipos por IA
dos semanas

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (ANTICIPADO)

31 de octubre de 2022

Finalización primaria (ANTICIPADO)

31 de diciembre de 2023

Finalización del estudio (ANTICIPADO)

31 de marzo de 2024

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

14 de septiembre de 2022

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

14 de septiembre de 2022

Publicado por primera vez (ACTUAL)

19 de septiembre de 2022

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (ACTUAL)

22 de septiembre de 2022

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

20 de septiembre de 2022

Última verificación

1 de septiembre de 2022

Más información

Términos relacionados con este estudio

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • PetzACTH2

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

Suscribir