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Fusion d'images endoscopiques multimodales pour évaluer l'infiltration dans le carcinome épidermoïde superficiel de l'œsophage

10 mai 2024 mis à jour par: Changhai Hospital

Basé sur l'endoscopie multimodale et l'apprentissage profond faiblement supervisé - étude de prédiction précise de la profondeur d'infiltration du carcinome épidermoïde de l'œsophage précoce

L'objectif de ce projet est de mettre au point un nouveau protocole pour le dépistage complémentaire du cancer de l'œsophage à un stade précoce et de ses lésions précancéreuses. Les résultats attendus incluent la simplification du processus de formation des utilisateurs, la réduction de la durée des examens et la réalisation d'une évaluation plus précise de l'étendue de l'invasion du cancer de l'œsophage que ce qui est actuellement possible avec la technologie des ultrasons. Cette recherche vise à exploiter la synergie de l'échographie endoscopique (EUS) et de l'endoscopie grossissante, augmentée par les capacités de reconnaissance de formes et de corrélation de l'intelligence artificielle (IA), pour détecter le carcinome épidermoïde de l'œsophage précoce et son caractère invasif, ainsi que la néoplasie intraépithéliale de haut grade. . L'objectif primordial est de déterminer le potentiel et l'importance de cette approche dans la détection précoce du cancer de l'œsophage.

Les principaux objectifs du projet sont de développer trois systèmes de diagnostic assistés par IA distincts :

Un système de diagnostic endoscopique électronique piloté par l’IA conçu pour identifier de manière autonome les lésions.

Un système de diagnostic EUS basé sur l’IA capable de délimiter automatiquement les zones touchées.

Un cadre de diagnostic multimodal qui intègre l'endoscopie électronique à l'EUS pour améliorer la précision et l'efficacité du diagnostic.

Aperçu de l'étude

Statut

Pas encore de recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

L'étude a été réalisée en deux phases distinctes. La phase initiale, appelée phase de modélisation (Phase 1), impliquait une analyse rétrospective de sujets éligibles d'un consortium d'institutions médicales, notamment le premier hôpital affilié de l'Université de médecine navale, l'hôpital de Chine occidentale de l'Université du Sichuan, l'hôpital provincial affilié au Shandong. La première université de médecine, le premier hôpital affilié de l'université de Soochow, le premier hôpital affilié de l'université des sciences et technologies du Henan et le premier hôpital affilié de l'université de Shihezi, tous sélectionnés avant le 1er janvier 2024. La deuxième phase, connue sous le nom de phase d'évaluation dans le monde réel (Phase 2), a recruté de manière prospective des patients consécutifs qui devaient subir une endoscopie magnométrique et une EUS dans les hôpitaux susmentionnés entre avril 2024 et juin 2024.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

450

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

Lieux d'étude

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

N/A

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

L'étude a été menée en deux phases. L’étape initiale était l’étape de modélisation (la première étape), qui incluait des patients de six hôpitaux, dont le premier hôpital affilié à l’Université médicale navale, avant le 1er janvier 2024. La deuxième phase, appelée phase d'évaluation dans le monde réel (phase 2), a recruté de manière prospective des patients consécutifs devant subir une endoscopie grossissante et une EUS dans les hôpitaux susmentionnés entre avril et juin 2024.

La description

Critère d'intégration:

Patients nécessitant une endoscopie grossissante et une échographie endoscopique. Individus des deux sexes, âgés de 18 ans ou plus.

Critère d'exclusion:

Incapacité de réaliser une endoscopie électronique œsophagienne. Absence de biopsie ou de chirurgie, entraînant des résultats pathologiques impossibles à obtenir. Patients ayant subi une destruction endoscopique de lésion ou une résection fragmentaire, empêchant l'acquisition d'un échantillon de résection en bloc.

Patients présentant des signes endoscopiques, d'imagerie ou pathologiques significatifs d'un cancer de l'œsophage avancé.

Patients présentant une sténose ou une dilatation œsophagienne marquée. Personnes ayant des antécédents d’autres tumeurs malignes. Patients ayant reçu une radiothérapie néoadjuvante. Patients qui ont refusé de participer à l’étude et n’ont pas donné leur 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
Néoplasie intraépithéliale de bas grade de l'épithélium pavimenteux de l'œsophage
Test diagnostique: Endoscopie grossissante et échographie endoscopique
Les images d'endoscopie grossissante et d'échographie endoscopique acquises ont été partagées avec l'intelligence artificielle pour l'apprentissage automatique, la modélisation diagnostique et l'optimisation. Dans la phase d'évaluation réelle, la population à haut risque de cancer de l'œsophage précoce qui prévoyait de subir une endoscopie électronique œsophagienne a été recrutée de manière prospective. Le système de diagnostic assisté par intelligence artificielle a été utilisé pour la prédiction avant la chirurgie, et les résultats pathologiques postopératoires ont été utilisés comme référence pour diagnostiquer par groupement.
Néoplasie intraépithéliale de haut grade de l'épithélium pavimenteux de l'œsophage
Test diagnostique: Endoscopie grossissante et échographie endoscopique
Les images d'endoscopie grossissante et d'échographie endoscopique acquises ont été partagées avec l'intelligence artificielle pour l'apprentissage automatique, la modélisation diagnostique et l'optimisation. Dans la phase d'évaluation réelle, la population à haut risque de cancer de l'œsophage précoce qui prévoyait de subir une endoscopie électronique œsophagienne a été recrutée de manière prospective. Le système de diagnostic assisté par intelligence artificielle a été utilisé pour la prédiction avant la chirurgie, et les résultats pathologiques postopératoires ont été utilisés comme référence pour diagnostiquer par groupement.
Carcinome épidermoïde de l'œsophage de stade T1a
Test diagnostique: Endoscopie grossissante et échographie endoscopique
Les images d'endoscopie grossissante et d'échographie endoscopique acquises ont été partagées avec l'intelligence artificielle pour l'apprentissage automatique, la modélisation diagnostique et l'optimisation. Dans la phase d'évaluation réelle, la population à haut risque de cancer de l'œsophage précoce qui prévoyait de subir une endoscopie électronique œsophagienne a été recrutée de manière prospective. Le système de diagnostic assisté par intelligence artificielle a été utilisé pour la prédiction avant la chirurgie, et les résultats pathologiques postopératoires ont été utilisés comme référence pour diagnostiquer par groupement.
Carcinome épidermoïde de l'œsophage de stade T1b
Test diagnostique: Endoscopie grossissante et échographie endoscopique
Les images d'endoscopie grossissante et d'échographie endoscopique acquises ont été partagées avec l'intelligence artificielle pour l'apprentissage automatique, la modélisation diagnostique et l'optimisation. Dans la phase d'évaluation réelle, la population à haut risque de cancer de l'œsophage précoce qui prévoyait de subir une endoscopie électronique œsophagienne a été recrutée de manière prospective. Le système de diagnostic assisté par intelligence artificielle a été utilisé pour la prédiction avant la chirurgie, et les résultats pathologiques postopératoires ont été utilisés comme référence pour diagnostiquer par groupement.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Performance des modèles pour diagnostiquer la néoplasie intraépithéliale de bas grade, la néoplasie intraépithéliale de haut grade et le carcinome épidermoïde superficiel de l'œsophage
Délai: 2024.04.01-2024.10.30
Dissection endoscopique sous-muqueuse (ESD) servant de référence. Le calcul de la sensibilité et de la spécificité implique l'utilisation de quatre mesures fondamentales : les vrais positifs (TP), les vrais négatifs (TN), les faux négatifs (FN) et les faux positifs (FP). Par la suite, l’aire sous la courbe (AUC) est utilisée pour évaluer l’efficacité diagnostique du modèle.
2024.04.01-2024.10.30

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Changhai Hospital

Collaborateurs

West China Hospital
Shandong Provincial Hospital
The First Affiliated Hospital of Soochow University
The First Affiliated Hospital of Henan University of Science and Technology
The First Affiliated Hospital of Shihezi University

Les enquêteurs

  • Chaise d'étude: Luowei Wang, Changhai Hospital

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 (Estimé)

15 mai 2024

Achèvement primaire (Estimé)

30 août 2024

Achèvement de l'étude (Estimé)

30 octobre 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

6 mai 2024

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

10 mai 2024

Première publication (Réel)

14 mai 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

14 mai 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

10 mai 2024

Dernière vérification

1 mai 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • MEIFI-sESCC

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 .

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