EndoStyle: herramienta de transformación de imágenes de inteligencia artificial para colonoscopia (EndoStyle)
EndoStyle: Encuesta a médicos sobre la transferencia de estilos de imágenes endoscópicas.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
El uso de inteligencia artificial (IA) en endoscopia gastrointestinal se ha generalizado. Sin embargo, estos sistemas a menudo solo se entrenan con datos de un único tipo de procesador de endoscopia, lo que limita su aplicabilidad. Además, la disponibilidad de imágenes anotadas por expertos es limitada, lo que afecta a la variabilidad de los datos y, por tanto, al rendimiento de los sistemas de IA.
El objetivo de este estudio es desarrollar un nuevo sistema basado en inteligencia artificial (IA) (EndoStyle) y validar su autenticidad mediante una encuesta entre médicos, que es capaz de generar múltiples imágenes al estilo de diferentes tipos de procesadores (incluidos Olympus, Pentax y Storz) a partir de una única imagen de referencia de endoscopia.
La hipótesis de los investigadores es que el sistema de IA es capaz de cambiar con éxito el estilo de imagen de los procesadores de vídeo, siendo las diferencias imperceptibles para el ojo del endoscopista.
La metodología consiste en mostrar a múltiples endoscopistas 28 secuencias de colonoscopia de 10 segundos de duración cada una. En cada uno de ellos se mostrarán 3 imágenes que pueden ser todas las combinaciones posibles de imágenes pertenecientes a control positivo, control negativo y Endoestilo (grupo de intervención). Al realizar una comparación estadística de los porcentajes de imágenes seleccionadas para cada grupo, los investigadores podrán establecer si los participantes son capaces de distinguir las imágenes transformadas por la IA.
Si los resultados corroboran nuestra hipótesis, nuestro sistema podría generar imágenes que permitirían un entrenamiento más personalizado de los sistemas de IA para cada configuración clínica.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Bavaria
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Würzburg, Bavaria, Alemania, 97080
- University Clinic of Würzburg
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Médicos con experiencia en colonoscopia.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Control positivo
La imagen mostrada al participante pertenece a la misma colonoscopia que se muestra en la secuencia de vídeo de 10 segundos.
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Control negativo
La imagen mostrada al participante pertenece a la misma colonoscopia que se muestra en la secuencia de vídeo de 10 segundos.
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EndoStyle (grupo de intervención)
La imagen mostrada al participante no pertenece a la secuencia de vídeo de colonoscopia de 10 segundos, sino que ha sido transformada con IA para simular el estilo del vídeo.
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El sistema EndoStyle es capaz de transformar el estilo de las diferentes imágenes del videoprocesador.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Indistinguibilidad perceptiva de imágenes endoscópicas transformadas por IA
Periodo de tiempo: 5 meses
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Comparación de la precisión para cada grupo de estudio.
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5 meses
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Tiempo necesario para la identificación de imágenes
Periodo de tiempo: 5 meses
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Tiempo necesario para valorar las diferentes tareas según cada grupo de estudio.
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5 meses
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Influencia del procesador utilizado habitualmente
Periodo de tiempo: 5 meses
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Influencia del procesador de endoscopio utilizado regularmente durante el trabajo clínico para la indistinguibilidad perceptiva de imágenes endoscópicas transformadas por IA con clases de procesador definidas
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5 meses
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Influencia de la experiencia en endoscopia.
Periodo de tiempo: 5 meses
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Influencia de la experiencia en endoscopia medida en colonoscopias realizadas durante la vida sobre la indistinguibilidad perceptiva de imágenes endoscópicas transformadas con IA
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5 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Alexander Hann, MD, University hospital of Würzburg
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
- Neoplasias por sitio
- Neoplasias
- Enfermedades intestinales
- Neoplasias Gastrointestinales
- Neoplasias del Sistema Digestivo
- Enfermedades del Sistema Digestivo
- Enfermedades Gastrointestinales
- Neoplasias Intestinales
- Enfermedades Rectales
- Enfermedades del Colon
- Neoplasias colorrectales
- Neoplasias colónicas
Otros números de identificación del estudio
- AI05
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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