Tekoälyohjattu verisuonten tunnistus kolmannen tilan endoskooppisten toimenpiteiden turvallisuuden parantamiseksi
Tekoälyn ohjaama anatomisten merkkiaineiden havaitseminen turvallisuuden parantamiseksi kolmannen tilan endoskooppisissa toimenpiteissä
Tämä prospektiivinen tutkimus pyrkii arvioimaan uuden tekoälyn (AI) kliinisen päätöksenteon tukityökalun suorituskykyä kolmannen tilan endoskooppisten toimenpiteiden, kuten endoskooppisen submukosaalisen leikkauksen (ESD) ja peroraalisen endoskooppisen myotomian (POEM), aikana.
Vaikka nämä toimenpiteet ovat tehokkavia ruuansulatuskanavan kasvainten ja liikuntahäiriöiden hoidossa, ne sisältävät riskin toimenpiteen aikaisesta verenvuodosta ja perforaatiosta, jos submukosaalisia verisuonia ei tunnisteta ja koaguloida oikein. Aikaisempaan retrospektiiviseen validointiin perustuen tämä tutkimus arvioi, voiko reaaliaikainen tekoälymalli auttaa endoskooppeja havaitsemaan ja rajamaan verisuonia tarkemmin ja nopeammin suorituksen aikana ihmisillä.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Ehdot
Interventio / Hoito
Yksityiskohtainen kuvaus
Tausta ja perustelut
Kolmannen tilan endoskopiaprosessit ovat teknisesti vaativia. Suurin haaste on alitajuisesti tapahtuvissa submukosaalisten verisuonten katkaisuissa, mikä johtaa vuotoon, joka hämärtää leikkauskenttää ja lisää perforaation riskiä. Tällä hetkellä verisuonten tunnistaminen on kokonaan operaattoririippuvaista.
Tiimimme on kehittänyt syväoppimiseen perustuvan tekoälymallin, joka on koulutettu 250 000 annotoidulla kuvalla 150 POEM-prosessista. Tämä malli on optimoitu minimaaliseen viiveeseen, mahdollistaen verisuonten reaaliaikaiset visuaaliset päällekkäisyydet (rajaukset) endoskooppimonitorissa.
Tutkimuksen tavoitteet Päätavoitteena on arvioida verisuonten tunnistusprosenttia (VDR) – endoskoopin tunnistamien verisuonten osuus tekoälyn avustuksella verrattuna vakiokäytäntöön.
Tutkimus tutkii myös:
Verisuonten tunnistusaika (VDT): Viive verisuonen ilmestyessä näkökenttään ja sen tunnistamisen välillä.
Tutkimussuunnittelu ja työnkulku:
Tässä prospektiivisessa tutkimuksessa tekoälyjärjestelmä integroidaan Olympus EVIS X1 -sarjan endoskopiastakkiin. Endoskoopin navigoidessa submukosaalisessa tilassa tekoäly tarjoaa reaaliaikaisia visuaalisia segmentointinaamioita, jotka korostavat verisuonia. Suorituskyky tallennetaan ja verrataan riippumattomien asiantuntijoiden jälkiprosessiarvioon herkkyyden ja tunnistusnopeuden laskemiseksi.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Abhishek Tyagi, M.S.
- Puhelinnumero: 919989154556
- Sähköposti: mr.tyagi@gmail.com
Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi
- Nimi: Mohan Ramchandani, M.D.
- Puhelinnumero: 919701335444
- Sähköposti: ramchandanimohan@gmail.com
Opiskelupaikat
-
-
Telangana
-
Hyderabad, Telangana, Intia, 500032
- Rekrytointi
- Asian Institute of Gastroenterology
-
Ottaa yhteyttä:
- Abhishek Tyagi, M.S.
- Puhelinnumero: 919989154556
- Sähköposti: mr.tyagi@gmail.com
-
Päätutkija:
- Abhishek Tyagi, M.S.
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Lapsi
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Kuvaus
Osallistumiskriteerit:
- Potilaat, joilla on diagnosoitu Akalasia Cardia tai kasvaimet.
Poissulkemiskriteerit:
- Potilaat, joilla on olosuhteet, joita pidetään sopimattomina kolmannen tilan endoskopiaproseduureille (esim.: Kandidoosi)
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Ensisijainen käyttötarkoitus: Laitteen toteutettavuus
- Jako: Satunnaistettu
- Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
- Naamiointi: Ei mitään (avoin tarra)
Aseet ja interventiot
Osallistujaryhmä / Arm |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Active Comparator: Teknologian tekoälyllä
Endoskopisti näkee tekoälyn luoman segmentointimaskin
|
Reaaliaikaisesti tekoälyn luomat segmentointimaskit tai rajaviivat limakalvon alaisille verisuonille, jotka näkyvät endoskoopinäytöllä.
|
|
Ei väliintuloa: Ilman tekoälyä
Endoskopisti ei näe tekoälyn luomaa segmentointinaamiota
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Alusten havaitsemisprosentti (VDR)
Aikaikkuna: 3 kuukautta
|
endoskoopin tekemänä tunnistettujen verisuonten osuus
|
3 kuukautta
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Laivan havaitsemisaika (VDT)
Aikaikkuna: 3 kuukautta
|
Viive aluksen ilmestyessä näkökentässä ja sen tunnistamisen välillä.
|
3 kuukautta
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Tutkijat
- Päätutkija: Abhishek Tyagi, Asian Intitute of Gastroenterology
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Scheppach MW, Mendel R, Muzalyova A, Rauber D, Probst A, Nagl S, Rommele C, Yip HC, Lau LHS, Golder SK, Schmidt A, Kouladouros K, Abdelhafez M, Walter BM, Meinikheim M, Chiu PWY, Palm C, Messmann H, Ebigbo A. Use of artificial intelligence in submucosal vessel detection during third-space endoscopy. Endoscopy. 2025 Jul;57(7):760-766. doi: 10.1055/a-2534-1164. Epub 2025 Feb 5.
- Ebigbo A, Mendel R, Scheppach MW, Probst A, Shahidi N, Prinz F, Fleischmann C, Rommele C, Goelder SK, Braun G, Rauber D, Rueckert T, de Souza LA Jr, Papa J, Byrne M, Palm C, Messmann H. Vessel and tissue recognition during third-space endoscopy using a deep learning algorithm. Gut. 2022 Dec;71(12):2388-2390. doi: 10.1136/gutjnl-2021-326470. Epub 2022 Sep 15.
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- AITSE-1
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Yhdysvalloissa valmistettu ja sieltä viety tuote
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .