ポリープ人工知能の研究
狭帯域イメージング拡大結腸内視鏡を使用した人工知能ベースの結腸直腸ポリープ組織予測
背景 私たちは、狭帯域イメージング (NBI) 拡大結腸内視鏡画像を自動的に分類してポリープの非腫瘍性または腫瘍性の組織像を予測する人工知能ベースのポリープ組織学予測 (AIPHP) 手法を開発しています。
目的 私たちの目的は、AIPHP および NICE 分類に基づく組織学的予測の精度を分析し、2 つの方法の結果を比較することでした。
方法 ポリープ切除術または内視鏡的粘膜切除術を受けた結腸鏡検査患者から得た結腸直腸ポリープを検査した。 白色光結腸内視鏡検査によって検出されたポリープは、光学最大値(60x)で NBI を使用して観察されました。 取得および保存されたNBI拡大画像は、NICE分類とAIPHP法によって並行して分析されました。 病理検査も、NICE および AIPHP の診断を無視して行われました。 当社の AIPHP ソフトウェアは機械学習手法に基づいています。 このプログラムは、内視鏡画像上の 5 つの幾何学的特徴と色の特徴を測定します。
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 大腸ポリープの内視鏡診断
除外基準:
- ポリープやIBDの診断を伴わない結腸内視鏡検査の結果
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ポリープ組織予測のソフトウェア精度
時間枠:2014-2020
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ポリープ組織学と比較した人工知能ソフトウェア診断
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2014-2020
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
研究開始
一次修了 (実際)
一次修了
研究の完了 (実際)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- PetzACTHospital
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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