Endoscopie à lumière blanche assistée par IA pour identifier la classification Kimura-Takemoto de la gastrite atrophique
10 avril 2024 mis à jour par: Yanqing Li, Shandong University
Endoscopie à lumière blanche assistée par intelligence artificielle pour identifier la classification de Kimura-Takemoto de la gastrite atrophique afin de réaliser une évaluation du risque de cancer gastrique
Le classement de l'atrophie endoscopique selon la classification de Kimura-Takemoto peut évaluer le risque de développement d'une néoplasie gastrique.
Cependant, le taux de faux négatifs de la gastrite atrophique chronique est élevé en raison de la standardisation diagnostique variable, de l'expérience diagnostique et des niveaux d'endoscopistes.
Par conséquent, cette étude vise à développer un modèle d'IA pour identifier la classification de Kimura-Takemoto.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Le classement de l'atrophie endoscopique selon la classification de Kimura-Takemoto peut évaluer le risque de développement d'une néoplasie gastrique.
Plus le score est élevé, plus le degré de gastrite atrophique est grave.
Cependant, le taux de faux négatifs de la gastrite atrophique chronique est élevé en raison de la standardisation diagnostique variable, de l'expérience diagnostique et des niveaux d'endoscopistes.
Par conséquent, cette étude vise à développer un modèle d'IA pour identifier la classification Kimura-Takemoto de la gastrite atrophique afin de réaliser une évaluation du risque de cancer gastrique.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
1500
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: yanqing Li, MD, PHD
- Numéro de téléphone: 0531182169385
- E-mail: liyanqing@sdu.edu.cn
Lieux d'étude
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Shandong
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Shangdong, Shandong, Chine, 250012
- Recrutement
- Department of Gastrology, QiLu Hospital, Shandong University
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Contact:
- yanqing Li, MD, PHD
- Numéro de téléphone: 0531182169385
- E-mail: liyanqing@sdu.edu.cn
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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
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Non
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Les patients consécutifs qui reçoivent l'examen d'endoscopie gastro-intestinale 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 endoscopique à lumière blanche Formulaire de consentement éclairé fourni par le patient.
Critère d'exclusion:
- les patients atteints de troubles cardiaques, cérébraux, pulmonaires ou rénaux sévères ou de troubles psychiatriques ;
- troubles qui ne peuvent pas participer à la gastroscopie;
- Patients atteints d'un cancer gastrique progressif ;
- images de mauvaise qualité ;
- les patients ayant déjà subi des interventions chirurgicales sur l'estomac ou l'œsophage ;
- 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
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Gastrite atrophique chronique observée par endoscope à lumière blanche
Obtenez des images de l'antre gastrique, de l'angle gastrique, de la moindre courbure du corps gastrique, du cardia, du fond gastrique, de la plus grande courbure du corps gastrique par un endoscope à lumière blanche
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Les endosopistes et l'IA évalueront indépendamment la classification de Kimura-Takemoto lorsque les patients seront éligibles.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Précision du modèle d'IA pour diagnostiquer la classification de Kimura-Takemoto
Délai: 2 années
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Précision du modèle d'IA pour diagnostiquer la classification de Kimura-Takemoto
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2 années
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Sensibilité du modèle d'IA pour diagnostiquer la classification de Kimura-Takemoto
Délai: 2 années
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Sensibilité du modèle d'IA pour diagnostiquer la classification de Kimura-Takemoto
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2 années
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Spécificité du modèle d'IA pour diagnostiquer la classification de Kimura-Takemoto
Délai: 2 années
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Spécificité du modèle d'IA pour diagnostiquer la classification de Kimura-Takemoto
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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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La valeur MIOU du modèle AI dans la segmentation sémantique de l'image d'atrophie endoscopique
Délai: 2 années
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La valeur MIOU du modèle AI dans la segmentation sémantique de l'image d'atrophie 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
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chaise d'étude: yanqing li, MD,PHD, Qilu Hospital, Shandong 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 juin 2023
Achèvement primaire (Estimé)
31 décembre 2024
Achèvement de l'étude (Estimé)
31 décembre 2024
Dates d'inscription aux études
Première soumission
14 juin 2023
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
14 juin 2023
Première publication (Réel)
23 juin 2023
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
12 avril 2024
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
10 avril 2024
Dernière vérification
1 avril 2024
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2022SDU-QILU-123
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 .
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