Évaluation automatique de l'étendue de la métaplasie intestinale avec l'intelligence artificielle
14 juillet 2022 mis à jour par: Yanqing Li, Shandong University
Développement et validation d'un système d'intelligence artificielle pour l'évaluation automatique de l'étendue de la métaplasie intestinale
La métaplasie intestinale gastrique (GIM) est une étape importante du cancer gastrique (GC).
Avec les progrès techniques de l'endoscopie assistée par image (IEE), des études ont démontré que l'IEE a une grande précision pour le diagnostic de GIM.
Le système de classement endoscopique (EGGIM), un nouveau système de notation des risques endoscopiques pour GC, s'est avéré capable d'identifier avec précision un large éventail de patients atteints de GIM.
Cependant, la grande précision diagnostique du GIM à l'aide des évaluations IEE et EGGIM effectuées nécessite toutes beaucoup d'expérience, ce qui limite l'application d'EGGIM.
Les chercheurs visent à concevoir un programme de diagnostic assisté par ordinateur utilisant un réseau neuronal profond pour évaluer automatiquement l'étendue de la MI et calculer les scores EGGIM.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Description détaillée
À l'échelle mondiale, le cancer gastrique est la cinquième tumeur maligne la plus répandue et la troisième cause de mortalité par cancer.
La métaplasie intestinale gastrique (GIM) est une lésion gastrique précancéreuse intermédiaire dans la cascade du cancer gastrique.
Des études ont montré que l'incidence cumulée sur 5 ans du cancer gastrique chez les patients IM varie de 5,3 % à 9,8 % .
Avec les progrès techniques de l'endoscopie assistée par image (IEE), des études ont démontré que l'IEE a une grande précision pour le diagnostic de GIM.
Le système de classement endoscopique (EGGIM), un nouveau système de notation des risques endoscopiques pour GC, s'est avéré capable d'identifier avec précision un large éventail de patients atteints de GIM.
Cependant, la haute précision diagnostique du GIM à l'aide des évaluations IEE et EGGIM effectuées nécessite toutes beaucoup d'expérience, ce qui limite l'application d'EGGIM.
Les chercheurs visent à concevoir un programme de diagnostic assisté par ordinateur utilisant un réseau neuronal profond pour évaluer automatiquement l'étendue de la MI et calculer les scores EGGIM.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Anticipé)
600
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.
Lieux d'étude
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Shandong
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Jinan, Shandong, Chine, 250012
- Recrutement
- Department of Gastrology, QiLu Hospital, Shandong University
-
-
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 à 80 ans (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Non
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Les patients consécutifs qui reçoivent l'examen IEE et qui remplissent les critères d'éligibilité à l'hôpital Qilu de l'Université du Shandong seront inscrits à l'étude
La description
Critère d'intégration:
- patients âgés de 18 à 80 ans qui subissent l'examen IEE
Critère d'exclusion:
- les patients atteints de troubles cardiaques, cérébraux, pulmonaires ou rénaux graves ou de troubles psychiatriques qui ne peuvent pas participer à la gastroscopie
- patients ayant déjà subi des interventions chirurgicales sur l'estomac
- les patients qui refusent de signer le formulaire de consentement éclairé
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
- Modèles d'observation: Autre
- Perspectives temporelles: Rétrospective
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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groupe d'apprentissage de l'algorithme
Ce groupe d'images est utilisé pour entraîner l'algorithme de l'intelligence artificielle
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groupe pour tester l'algorithme
Ce groupe d'images est utilisé pour tester l'algorithme de l'intelligence artificielle
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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La spécificité du modèle d'IA pour évaluer le degré de métaplasie intestinale sur une image endoscopique
Délai: 2 années
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La spécificité du modèle d'IA pour évaluer le degré de métaplasie intestinale sur une image endoscopique
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2 années
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La précision du modèle d'IA pour évaluer le degré de métaplasie intestinale dans une image endoscopique
Délai: 2 années
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La précision du modèle d'IA pour évaluer le degré de métaplasie intestinale dans une image endoscopique
|
2 années
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La sensibilité du modèle d'IA pour évaluer le degré de métaplasie intestinale dans une image endoscopique
Délai: 2 années
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La sensibilité du modèle d'IA pour évaluer le degré de métaplasie intestinale dans un
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2 années
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Précision des endoscopistes expérimentés pour évaluer le degré de métaplasie intestinale
Délai: 2 années
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Précision des endoscopistes expérimentés pour évaluer le degré de métaplasie intestinale dans une image endoscopique
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2 années
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Précision des endoscopistes inexpérimentés pour évaluer le degré de métaplasie intestinale
Délai: 2 années
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Précision des endoscopistes inexpérimentés pour évaluer le degré de métaplasie intestinale dans une image endoscopique
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2 années
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Accord inter-observateurs parmi les endoscopistes expérimentés pour identifier le degré de métaplasie intestinale
Délai: 2 années
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Accord inter-observateurs parmi les endoscopistes expérimentés pour identifier le degré de métaplasie intestinale dans une image endoscopique
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2 années
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Concordance entre observateurs parmi les endoscopistes inexpérimentés pour identifier le degré de métaplasie intestinale
Délai: 2 années
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Accord entre observateurs parmi les endoscopistes inexpérimentés pour identifier le degré de métaplasie intestinale dans une image endoscopique
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2 années
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
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 juillet 2022
Achèvement primaire (Anticipé)
30 décembre 2023
Achèvement de l'étude (Anticipé)
30 décembre 2023
Dates d'inscription aux études
Première soumission
8 juillet 2022
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
14 juillet 2022
Première publication (Réel)
15 juillet 2022
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
15 juillet 2022
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
14 juillet 2022
Dernière vérification
1 juillet 2022
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2022SDU-QILU-109
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Non
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
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 .