Application multicentrique d'un système d'IA pour le diagnostic des lésions cervicales à partir d'images de colposcopie
15 novembre 2023 mis à jour par: Binhua Dong, Fujian Maternity and Child Health Hospital
Application multicentrique d'un système d'intelligence artificielle pour le diagnostic automatique en temps réel des lésions cervicales à partir d'images de colposcopie
L'application de l'intelligence artificielle dans la reconnaissance d'images du diagnostic des lésions cervicales est devenue un point chaud de la recherche ces dernières années.
L'analyse et l'interprétation des images de colposcopie jouent un rôle important dans le diagnostic, la prévention et le traitement des lésions précancéreuses cervicales et du cancer du col de l'utérus.
À l'heure actuelle, la précision de la détection par colposcopie est encore affectée par de nombreux facteurs.
La recherche sur le système de diagnostic des lésions cervicales basé sur l'apprentissage profond multimodal des images de colposcopie est un sujet de recherche nouveau et important.
Sur la base de la grande base de données d'images et de non-images de diagnostic des lésions cervicales, le groupe de recherche a établi une plate-forme de données volumineuses hétérogène multi-sources de diagnostic des lésions cervicales de données non-image et image.
Rechercher le modèle de segmentation et de classification des lésions de l'image de colposcopie basée sur le réseau neuronal convolutif, explorer le modèle de réseau de fusion de données médicales pertinent qui affecte le diagnostic des lésions cervicales et réaliser un système de diagnostic des lésions cervicales à intelligence artificielle multimodale basé sur la colposcopie images.
L'efficacité d'application du système d'intelligence artificielle dans le monde réel a été explorée à travers la cohorte, et le modèle d'enseignement intelligent et la méthode de diagnostic des lésions cervicales ont ensuite été établis sur la base du système intelligent ci-dessus.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Sur la base d'études et de pratiques cliniques antérieures, cette étude a réalisé une application multicentrique dans la province du Fujian, en Chine.
Dans cette étude, l'hôpital de maternité et de santé infantile du Fujian et l'hôpital Mindong de la ville de Ningde ont été inclus, avec un total de 10 000 participants ayant subi un examen colposcopie.
En premier lieu, les chercheurs construiront un système de diagnostic d'intelligence artificielle multimodal en combinant des images de colposcopie avec d'autres données non-images, telles que les résultats des tests HPV et du test cytologique Thinprep (TCT), etc.
Et puis, utilisez des images de colposcopie standardisées et des données médicales non-image des lésions cervicales dans différentes institutions médicales pour vérifier l'efficacité du système de diagnostic intelligent multimodal pour les lésions cervicales.
De plus, les enquêteurs établiront des cohortes d'intelligence artificielle (assistées par des systèmes intelligents) et des cohortes de médecins traditionnels (assistées par des médecins experts, seniors et primaires) pour comparer les résultats de diagnostic du système de diagnostic multimodal à intelligence artificielle et différents niveaux de colposcopie médecins.
Et peut également analyser de manière bidirectionnelle l'efficacité diagnostique et les différences du système et des médecins de colposcopie de différents niveaux, et évaluer les performances de ce système de diagnostic pour des applications dans le monde réel.
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Estimé)
10000
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Binhua Dong
- Numéro de téléphone: +8613599071900
- E-mail: dbh18-jy@126.com
Lieux d'étude
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Nanping, Chine
- Recrutement
- Jianou Maternal and child Health Care Hospital
-
Contact:
- Huihua Ge
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Ningde, Chine
- Recrutement
- Ningde Hospital affiliated to Ningde Normal University
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Contact:
- Wenfang Jin
-
Quanzhou, Chine
- Recrutement
- Quanzhou First Hospital
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Contact:
- Yuchun Lv
-
-
Fujian
-
Fuzhou, Fujian, Chine, 350001
- Recrutement
- Fujian Maternity and Child Health Hospital
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Contact:
- Binhua Dong
- Numéro de téléphone: +8613599071900
- E-mail: dbh18-jy@126.com
-
Ningde, Fujian, Chine, 352000
- Recrutement
- MinDong Hospital of Ningde City
-
Contact:
- Fang Xie, M.D
- Numéro de téléphone: +8613860388999
-
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Oui
La description
Critère d'intégration:
- Femme mariée
- Femme de 18 ans et plus
- Femme avec un col intact
- Patientes présentant des résultats anormaux au dépistage du cancer du col de l'utérus
- Être capable de comprendre cette étude et avoir signé un consentement éclairé écrit
Critère d'exclusion:
- Femme avec inflammation aiguë de l'appareil reproducteur
- Antécédents de chirurgie de radiothérapie pelvienne
- Femme atteinte de troubles mentaux
- Patients ayant des antécédents d'autres tumeurs malignes
- Refuser de participer à cette étude
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Diagnostique
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Tripler
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Comparateur actif: Groupe de diagnostic en intelligence artificielle
Les femmes qui présentent des anomalies dans le dépistage du cancer du col de l'utérus et qui doivent être référées pour une colposcopie.
La colposcopie a été réalisée à l'aide d'un système d'intelligence artificielle (IA).
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Les participants ont été divisés en groupe d'intervention et en groupe témoin à l'aide d'un tableau de nombres aléatoires.
Les données d'image colposcopique cervicale des participants du groupe d'intervention et les données non-image sont les suivantes : l'âge, l'infection par le virus du papillome humain à haut risque (HR-HPV), le type d'infection HR-HPV, la durée de l'infection HR-HPV, cervicale résultats de cytologie (TCT), antécédents de VIH/infections sexuellement transmissibles, antécédents de mariage et de procréation, premiers antécédents sexuels, antécédents de partenaires sexuels, antécédents de tabagisme, antécédents de contraceptifs oraux, utilisation d'immuno-médicaments et symptômes cliniques possibles de lésions cervicales telles que saignements post-coïtaux , sécrétions vaginales anormales, symptômes de saignements vaginaux, etc.
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Aucune intervention: Groupe de diagnostic gynécologique
Les femmes qui présentent des anomalies dans le dépistage du cancer du col de l'utérus et qui doivent être référées pour une colposcopie.
La colposcopie est réalisée de manière indépendante par un gynécologue sans aucune aide extérieure.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Test VPH
Délai: o mois
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Des cellules exfoliées cervicales ont été collectées pour le test HPV
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o mois
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Test de cytologie cervicale
Délai: 0 mois
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Des cellules exfoliées cervicales ont été collectées pour un examen cytologique et pathologique.
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0 mois
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Examen histopathologique cervical
Délai: 0 mois
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Le tissu cervical a été prélevé pour un examen histopathologique
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0 mois
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Précision du diagnostic CIN2+
Délai: 0 mois
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Précision dans le diagnostic de la néoplasie cervicale intraépithéliale de grade 2 ou pire.
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0 mois
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Précision du diagnostic CIN3+
Délai: 0 mois
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Précision du diagnostic de néoplasie cervicale intraépithéliale de grade 3 ou pire.
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0 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Les enquêteurs
- Chaise d'étude: Pengming Sun, PhD, Fujian Maternity and Child Health Hospital, Affiliated Hospital of Fujian Medical University
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
1 août 2021
Achèvement primaire (Estimé)
1 août 2024
Achèvement de l'étude (Estimé)
1 septembre 2024
Dates d'inscription aux études
Première soumission
7 mars 2022
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
7 mars 2022
Première publication (Réel)
16 mars 2022
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Estimé)
16 novembre 2023
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
15 novembre 2023
Dernière vérification
1 novembre 2023
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- AICC2203
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .