結腸直腸ポリープの特徴付けにおける人工知能
小型および小型の結腸直腸ポリープの特徴付けにおける人工知能: CAD EYE® を使用した臨床環境での前向き研究
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
はじめに 結腸直腸がん (CRC) は、世界中で 4 番目に多いがんであり、がん関連死の 3 番目の原因です。 ポルトガルでは、CRC は癌関連死亡率の 3 番目に多い原因であり、2 番目に多い原因です。 結腸直腸発癌では、結腸直腸ポリープ (腺腫性または鋸歯状ポリープ) は前癌病変と見なされます。 結腸直腸ポリープの検出とその後の切除は、CRC の発生率と死亡率、および間隔 CRC のリスクを減らすのに効果的であり、CRC 予防の重要な側面です。 結腸直腸ポリープの検出を考慮すると、腺腫の検出率 (ADR) に変換される、CRC の主要な前癌病変である腺腫の検出スキルに関して、内視鏡医の間で大きなばらつきがあります。 ADR は、結腸直腸粘膜の慎重な検査のマーカーと考えられており、大腸内視鏡検査の質を反映しており、これは、間隔 CRC またはがん関連死のリスクと逆相関しています。 大腸内視鏡検査のスクリーニングとの関連で、正確な値はまだ解明されていませんが、最小 ADR は 25% であり、間隔 CRC および死亡のリスクを低減します。 鋸歯状ポリープの検出率は、ADR と強く相関しています。
小さなポリープの約 50% は非腺腫性であり、これらのポリープに悪性腫瘍の可能性はありません。特に小さなポリープの場合、がんのリスクは非常に低くなります (0 ~ 0.6%)。 これらの非腺腫性ポリープの切除は、医療費とポリープ切除後の合併症 (出血、穿孔) に関連するリスクを増加させる可能性があります。
人工知能によるリアルタイムの光学診断は、組織学的特徴付けのためにどのポリープを切除し、どのポリープを回収する必要があるかを決定する際の補助ツールとして、大腸内視鏡検査の費用対効果と効率を向上させることができます。 ただし、その実際の適用は、間隔CRCおよび医療法の問題に関して意味を持たないようにするために、光学的診断で90%以上の負の予測値を意味します。
CAD EYE® (Fujifilm, Europe, Gesellschaft mit beschränkter Haftung, Dusseldorf, Germany) は完全に自動化されたコンピューター プログラムであり、ディープラーニングを使用した人工知能技術を使用して、結腸直腸ポリープの検出と組織学的分類を可能にします。レイリ。 高品質の大腸内視鏡検査に適用すると、大腸内視鏡検査コース中にリアルタイムでポリープと ADR の検出率が向上するようです。 実際、困難な病変の検出は、特に平坦な病変、複数のポリープ、および画像周辺に位置するポリープの場合、内視鏡分野における近年の主要な課題の 1 つです。 結腸直腸ポリープの検出は、3 つの同時識別子、2 つの視覚と 1 つの聴覚によって示されます。 視覚的識別子は、疑わしいポリープの領域の検出ボックスと、疑わしいポリープが配置されている象限に対応する画像の周辺にある半円に対応しています。 聴覚刺激は、疑わしいポリープが検出されたときに発せられる音量調整可能な音声信号に対応します。 組織病理学の光学的特徴付けに関して、結腸直腸ポリープは、過形成性および鋸歯状ポリープを含む過形成性 (緑色) と、腺腫および腺癌の腫瘍性 (黄色) の 2 つのタイプに分類されます。 さらに、この特徴付けを 3 つの信頼レベルで実行し、疑わしい領域の位置をマッピングすることができます。
このシステムは、大腸内視鏡検査で認識されている品質ツールの 1 つである大腸ポリープの検出と特徴付けの両方に関連するビデオの保存を可能にします。
結腸直腸ポリープの検出モードは、白色光イメージング (WLI) または Linked Color Imaging (LCI) で実行されますが、光学特性評価は、画像を修正またはズームする必要なく、青色光イメージング (BLI) モードで実行されます。 このツールは使いやすく、シンプルで直感的で、大腸内視鏡検査の画像を妨げません。
目的
主な目的
- デジタル色素内視鏡検査と比較して、結腸直腸ポリープのリアルタイムの光学特性評価におけるCAD EYE®システムを使用したコンピューター支援診断の診断精度を評価する。
- 組織病理学的分析と比較することにより、結腸直腸ポリープのリアルタイム光学的特徴付けにおけるCAD EYE®システムを使用したコンピューター支援診断の診断精度を評価する。
副次的な目的
- 寸法(≦5、6-9mm、および≧10mm)、位置および組織学的タイプ(過形成、鋸歯状無柄性病変、腺腫、腺癌);
- 内視鏡医の経験に応じて、結腸直腸ポリープのリアルタイムの光学的特徴付けでCAD EYE®システムを使用したコンピューター支援診断の診断精度を評価する。
母集団と方法論
研究の種類 前向き観察コホート研究
サンプルのタイプ セントロの消化器科で行われた、高品質の腸の準備 (セグメントごとに少なくとも 2 ポイント、ボストンの腸の準備の合計スコアで少なくとも 6 ポイント) を伴う待機的大腸内視鏡検査を受けた連続した患者の総数Hospitalar e Universitário de Coimbra, E.P.E., Coimbra, Portugal で、その性能の兆候に関係なく、少なくとも 1 つの結腸直腸ポリープが確認されている。
研究デザイン すべての大腸内視鏡検査は、大腸内視鏡検索中に検出モード(WLIまたはLCI)でCAD EYE®を使用して、内視鏡医(研修生および経験豊富な内視鏡検査医)によって実行されます。 疑わしいポリープが内視鏡医によって特定されると、第 1 段階では WLI および BLI モードで内視鏡医によって光学的特徴付けが実行され、第 2 段階では BLI を備えた CAD EYE® によって光学的特徴付けが実行されます。
方法計画 フェーズ 1. 結腸直腸ポリープ (WLI、LCI、および BLI) の特徴付けに関する簡単な仮想色素内視鏡トレーニング
フェーズ 2. 結腸内視鏡検索中に適用される CAD EYE® システム:
2.1. CAD EYE® システム オフ: 仮想色素内視鏡検査 (BLI) - 最初の内視鏡医と 2 番目の内視鏡医による WLI と BLI の疑いのあるポリープの個別の特徴付け (図像記録) 2.2. CAD EYE® システム オン: キャラクタリゼーション モード (BLI): CAD EYE® による疑いのあるポリープのキャラクタリゼーションと、それぞれのキャラクタリゼーションのレベル (1 ~ 3) (図像記録) フェーズ 3. 病理組織学的評価 (消化器の専門知識を持つ病理学者): 切除と回復解剖病理学的特徴付けのための疑いのあるポリープの
方法フェーズの詳細な説明 フェーズ 1. 結腸直腸ポリープ (WLI、LCI、および BLI) の特性評価に関する簡単な仮想色素内視鏡トレーニング 仮想色素内視鏡トレーニングは、BASIC e ラーニング プラットフォーム (bli.eu/category/e-learning/ )。 このトレーニングは、プロジェクトに登録されたすべての参加者 (研修生および経験豊富な内視鏡医) が実際に適用する前に実施する必要があります。これにより、BLI を使用した結腸直腸ポリープの仮想色素内視鏡検査の特性評価に関するスキルを習得できます。 さらに、結腸直腸ポリープのピットパターンの工藤分類の簡単なレビューを実施する必要があります。
フェーズ 2. リアルタイムでの結腸直腸ポリープの評価 - 結腸直腸ポリープの光学的キャラクタリゼーション 識別されたポリープの光学的キャラクタリゼーションに対する最初のアプローチは、CAD EYE® OFF を使用して、最初に WLI モードで、次に BLI モードでポリープを評価することです。 . この評価は、検査室で 2 人の独立した内視鏡医が体系的に実施する必要があり、両方の評価は、検査を行っていない内視鏡医が別の記録シートに記録する必要があります。 2 人の内視鏡医は、経験豊富な内視鏡医であり、過去数年間の研修生であることが望ましいです (必須ではありません)。また、少なくとも 1 人の経験豊富な内視鏡医の存在が必須です。 独立した評価は、段階的かつ記録されたアプローチによって保証されます。第 1 ステップ - 最初の内視鏡医 (大腸内視鏡検査を行う内視鏡医) は、ポリープの評価と、2 番目の内視鏡医 (大腸内視鏡検査を行っていない人) による書面による記録を要求します。内視鏡医は自分の評価を言葉で表さない);第 2 の瞬間 - 第 2 の内視鏡医が記録を完了したことを知らせると、第 1 の内視鏡医は自分の分類を口頭で明示し、それは第 2 の内視鏡医によって記録されます。 この評価には、ポリープの組織病理学的タイプ (過形成、腺腫、固着性鋸歯状病変、またはその他のタイプ) と、実施した評価の信頼度 (高または低) を含める必要があります。 ピットパターンの工藤分類も記録可能(オプション)。
その後、BLI モードの CAD EYE® の光学的キャラクタリゼーション モード (CAD EYE® ON) をアクティブにして、CAD EYE® 光学的キャラクタリゼーションの評価、過形成性または腫瘍性ポリープ、およびキャラクタリゼーションのレベル (1 から 3 まで段階的) を評価する必要があります。 )。 CAD EYE® の評価は、大腸内視鏡検査を行っていない検査室の内視鏡医によって、独自の記録シートに記録される必要があります。
WLI および BLI モードで評価されたポリープの図像記録と、BLI キャラクタリゼーション モードで CAD EYE® を使用した評価ビデオを作成する必要があります。
フェーズ 3. 組織病理学的評価 (胃腸の専門知識を持つ病理学者による) 識別された結腸直腸ポリープの検出と光学的特徴付けの後、ポリープのサイズとタイプに応じて最も適切な手法でそれらの切除を実施する必要があります (寸法が 3mm 未満の場合は冷間鉗子によるポリペクトミー)。寸法が 3 ~ 10 mm の場合はコールド スネア ポリペクトミー、および 10 mm を超える病変の場合はジアテルミック スネア ポリペクトミー/内視鏡的粘膜切除術) および解剖病理学的特徴付けのための結腸直腸ポリープの回復。 各結腸直腸ポリープは、別のバイアルに回収する必要があります。 未回復のポリープは、光学的特徴付けの比較評価にはカウントされません。
統計分析 CAD EYE® の診断性能は、診断精度、感度、特異性、陽性適中率、陰性適中率の観点から、ゴールド スタンダード (光学的特徴付け段階での組織学的特徴付け) との比較によって評価されます。 サブ分析は、ポリープのサイズ、位置、および組織学的タイプ、ならびに内視鏡医の専門知識に関して実行できます。
サンプルサイズの計算 両側テストのアルファリスクが 0.05、ベータリスクが 0.2 の場合、最初の介入前の診断比率が 0.7、最終的な介入後の比率が 0.82 であると仮定すると、197 個の結腸直腸ポリープを含める必要があります。
期待される結果 新しい CAD EYE® システムは、結腸直腸ポリープの光学的特徴付けにおいて約 78.4% の診断精度を持ち、経験豊富な内視鏡医 (78.4% 対 79.6%) に匹敵し、経験の浅い内視鏡医 (70.7% 対 79.6%) よりも優れていると予想されます。 %).(14) このように、新しい CAD EYE® システムは、高精度の S 状結腸および直腸からの小さなポリープの「診断と置き去り」などの光学診断に基づく戦略において、内視鏡医の意思決定ツールとして影響を与える高精度の光学特性評価を可能にします。過形成組織学の信頼と、小さなポリープの「予測、切除、廃棄」。
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
連絡先と場所
研究場所
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Coimbra、ポルトガル、3000-075
- Centro Hospitalar E Universitário De Coimbra
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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:
- 年齢 18 歳以上;
- 選択的大腸内視鏡検査における少なくとも 1 つのポリープの存在。
除外基準:
- 腸の準備が不十分(ボストン腸準備スコアが合計スコアで6未満、または結腸直腸セグメントの1つで2未満);
- 組織病理学的分析のための切除されたポリープの回復なし。
- 内視鏡的切除に適していない、または大腸内視鏡検査時の切除が禁忌であるポリープの存在;
- 大腸内視鏡検査の明確な適応がないこと。
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
- 観測モデル:コホート
- 時間の展望:見込みのある
グループ/コホートの数
コホートと介入
グループ/コホートグループ/コホート |
介入・治療介入・治療 |
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WLI および BLI モードでの内視鏡検査医の特性評価
CAD EYE® OFF を使用して、最初に WLI モードで、次に BLI モードで、識別されたポリープの光学特性評価を行います。
この評価は、検査室で 2 人の独立した内視鏡検査医によって体系的に実施する必要があります。
少なくとも 1 人の経験豊富な内視鏡医の存在が必須です。
独立した評価が保証されます。
最初のステップ - 最初の内視鏡医 (大腸内視鏡検査を実施する) は、ポリープの評価と、2 番目の内視鏡医 (大腸内視鏡検査を実施しない) によって書かれた記録を要求します - 最初の内視鏡医は評価を言語化しないため、盲検化された評価);第 2 ステップ - 第 2 内視鏡医が記録を完了したことを知らせると、第 1 内視鏡医は自分の分類を口頭で明示し、第 2 内視鏡医によって記録されます。
この評価には、ポリープの組織学的タイプ (過形成、腺腫、無柄の鋸歯状病変、またはその他のタイプ) と、実行された評価の信頼度 (高または低) を含める必要があります。
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BLI モードでの CAD EYE® キャラクタリゼーション
BLI モードでの CAD EYE® の光学特性評価モード (CAD EYE® ON) は、CAD EYE® の光学特性評価、過形成性または腫瘍性ポリープ、および特性評価のレベル (1 から 3 まで) の評価のためにアクティブにする必要があります。
CAD EYE® の評価は、大腸内視鏡検査を行っていない検査室の内視鏡医によって、独自の記録シートに記録される必要があります。
WLI および BLI モードで評価されたポリープの図像記録と、BLI キャラクタリゼーション モードで CAD EYE® を使用した評価ビデオを作成する必要があります。
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方法計画 フェーズ 1. 結腸直腸ポリープ (WLI、LCI、および BLI) の特徴付けに関する簡単な仮想色素内視鏡トレーニング フェーズ 2. 結腸内視鏡検索中に適用される CAD EYE® システム: 2.1. CAD EYE® システム オフ: 仮想色素内視鏡検査 (BLI) - 最初の内視鏡医と 2 番目の内視鏡医による WLI と BLI の疑いのあるポリープの個別の特徴付け (図像記録) 2.2. CAD EYE® システム オン: キャラクタリゼーション モード (BLI): CAD EYE® による疑いのあるポリープのキャラクタリゼーションと、それぞれのキャラクタリゼーションのレベル (1 ~ 3) (図像記録) フェーズ 3. 病理組織学的評価 (消化器の専門知識を持つ病理学者): 切除と回復解剖病理学的特徴付けのための疑いのあるポリープの |
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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結腸直腸ポリープのリアルタイム光学特性評価 (CAD EYE® と組織病理学)
時間枠:2ヶ月
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組織病理学的分析と比較することにより、結腸直腸ポリープのリアルタイム光学特性評価における CAD EYE® システムを使用したコンピューター支援診断の診断精度を評価する
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2ヶ月
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結腸直腸ポリープのリアルタイムの光学特性評価 (内視鏡医と組織病理学)
時間枠:2ヶ月
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内視鏡医によるデジタル色素内視鏡検査と比較して、結腸直腸ポリープのリアルタイムの光学特性評価におけるCAD EYE®システムを使用したコンピューター支援診断の診断精度を評価する
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2ヶ月
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二次結果の測定
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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ポリープのサイズに応じた結腸直腸ポリープのリアルタイムの光学特性評価
時間枠:2ヶ月
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寸法(≤5、6-9mm、および≥10mm)に関する結腸直腸ポリープのリアルタイムの光学的特徴付けでCAD EYE®システムを使用したコンピューター支援診断の診断精度を評価する
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2ヶ月
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ポリープの位置に応じた結腸直腸ポリープのリアルタイムの光学特性評価
時間枠:2ヶ月
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CAD EYE® システムを使用したコンピューター支援診断の診断精度を、結腸直腸ポリープの位置 (左右の結腸) に関するリアルタイムの光学特性評価で評価する
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2ヶ月
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ポリープの組織型に応じた結腸直腸ポリープのリアルタイムの光学特性評価
時間枠:2ヶ月
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CAD EYE® システムを使用したコンピューター支援診断の診断精度を、結腸直腸ポリープの組織型 (過形成、鋸歯状無柄病変、腺腫、腺癌) に関するリアルタイムの光学特性評価で評価する
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2ヶ月
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内視鏡医の経験に基づく結腸直腸ポリープのリアルタイムの光学特性評価
時間枠:2ヶ月
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内視鏡医(研修生および経験豊富な内視鏡医)の経験に応じて、結腸直腸ポリープのリアルタイム光学特性評価におけるCAD EYE®システムを使用したコンピューター支援診断の診断精度を評価する
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2ヶ月
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協力者と研究者
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Elisa Gravito-Soares, MD、Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra, E.P.E.
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Corley DA, Jensen CD, Marks AR, Zhao WK, Lee JK, Doubeni CA, Zauber AG, de Boer J, Fireman BH, Schottinger JE, Quinn VP, Ghai NR, Levin TR, Quesenberry CP. Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med. 2014 Apr 3;370(14):1298-306. doi: 10.1056/NEJMoa1309086.
- Kaminski MF, Regula J, Kraszewska E, Polkowski M, Wojciechowska U, Didkowska J, Zwierko M, Rupinski M, Nowacki MP, Butruk E. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010 May 13;362(19):1795-803. doi: 10.1056/NEJMoa0907667.
- Kaminski MF, Thomas-Gibson S, Bugajski M, Bretthauer M, Rees CJ, Dekker E, Hoff G, Jover R, Suchanek S, Ferlitsch M, Anderson J, Roesch T, Hultcranz R, Racz I, Kuipers EJ, Garborg K, East JE, Rupinski M, Seip B, Bennett C, Senore C, Minozzi S, Bisschops R, Domagk D, Valori R, Spada C, Hassan C, Dinis-Ribeiro M, Rutter MD. Performance measures for lower gastrointestinal endoscopy: a European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) quality improvement initiative. United European Gastroenterol J. 2017 Apr;5(3):309-334. doi: 10.1177/2050640617700014. Epub 2017 Mar 16.
- van Rijn JC, Reitsma JB, Stoker J, Bossuyt PM, van Deventer SJ, Dekker E. Polyp miss rate determined by tandem colonoscopy: a systematic review. Am J Gastroenterol. 2006 Feb;101(2):343-50. doi: 10.1111/j.1572-0241.2006.00390.x.
- Jin EH, Lee D, Bae JH, Kang HY, Kwak MS, Seo JY, Yang JI, Yang SY, Lim SH, Yim JY, Lim JH, Chung GE, Chung SJ, Choi JM, Han YM, Kang SJ, Lee J, Chan Kim H, Kim JS. Improved Accuracy in Optical Diagnosis of Colorectal Polyps Using Convolutional Neural Networks with Visual Explanations. Gastroenterology. 2020 Jun;158(8):2169-2179.e8. doi: 10.1053/j.gastro.2020.02.036. Epub 2020 Feb 29.
- Ferlitsch M, Moss A, Hassan C, Bhandari P, Dumonceau JM, Paspatis G, Jover R, Langner C, Bronzwaer M, Nalankilli K, Fockens P, Hazzan R, Gralnek IM, Gschwantler M, Waldmann E, Jeschek P, Penz D, Heresbach D, Moons L, Lemmers A, Paraskeva K, Pohl J, Ponchon T, Regula J, Repici A, Rutter MD, Burgess NG, Bourke MJ. Colorectal polypectomy and endoscopic mucosal resection (EMR): European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Clinical Guideline. Endoscopy. 2017 Mar;49(3):270-297. doi: 10.1055/s-0043-102569. Epub 2017 Feb 17.
- Pan J, Xin L, Ma YF, Hu LH, Li ZS. Colonoscopy Reduces Colorectal Cancer Incidence and Mortality in Patients With Non-Malignant Findings: A Meta-Analysis. Am J Gastroenterol. 2016 Mar;111(3):355-65. doi: 10.1038/ajg.2015.418. Epub 2016 Jan 12.
- Bretthauer M, Kaminski MF, Loberg M, Zauber AG, Regula J, Kuipers EJ, Hernan MA, McFadden E, Sunde A, Kalager M, Dekker E, Lansdorp-Vogelaar I, Garborg K, Rupinski M, Spaander MC, Bugajski M, Hoie O, Stefansson T, Hoff G, Adami HO; Nordic-European Initiative on Colorectal Cancer (NordICC) Study Group. Population-Based Colonoscopy Screening for Colorectal Cancer: A Randomized Clinical Trial. JAMA Intern Med. 2016 Jul 1;176(7):894-902. doi: 10.1001/jamainternmed.2016.0960.
- Zorzi M, Senore C, Da Re F, Barca A, Bonelli LA, Cannizzaro R, de Pretis G, Di Furia L, Di Giulio E, Mantellini P, Naldoni C, Sassatelli R, Rex DK, Zappa M, Hassan C; Equipe Working Group. Detection rate and predictive factors of sessile serrated polyps in an organised colorectal cancer screening programme with immunochemical faecal occult blood test: the EQuIPE study (Evaluating Quality Indicators of the Performance of Endoscopy). Gut. 2017 Jul;66(7):1233-1240. doi: 10.1136/gutjnl-2015-310587. Epub 2016 Feb 19.
- Min M, Su S, He W, Bi Y, Ma Z, Liu Y. Computer-aided diagnosis of colorectal polyps using linked color imaging colonoscopy to predict histology. Sci Rep. 2019 Feb 27;9(1):2881. doi: 10.1038/s41598-019-39416-7.
- Brenner H, Altenhofen L, Kretschmann J, Rosch T, Pox C, Stock C, Hoffmeister M. Trends in Adenoma Detection Rates During the First 10 Years of the German Screening Colonoscopy Program. Gastroenterology. 2015 Aug;149(2):356-66.e1. doi: 10.1053/j.gastro.2015.04.012. Epub 2015 Apr 22.
- van der Zander QEW, Schreuder RM, Fonolla R, Scheeve T, van der Sommen F, Winkens B, Aepli P, Hayee B, Pischel AB, Stefanovic M, Subramaniam S, Bhandari P, de With PHN, Masclee AAM, Schoon EJ. Optical diagnosis of colorectal polyp images using a newly developed computer-aided diagnosis system (CADx) compared with intuitive optical diagnosis. Endoscopy. 2021 Dec;53(12):1219-1226. doi: 10.1055/a-1343-1597. Epub 2021 Mar 10.
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- Lui TKL, Guo CG, Leung WK. Accuracy of artificial intelligence on histology prediction and detection of colorectal polyps: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc. 2020 Jul;92(1):11-22.e6. doi: 10.1016/j.gie.2020.02.033. Epub 2020 Feb 29.
- van de Wetering AJP, Meulen LWT, Bogie RMM, van der Zander QEW, Reumkens A, Winkens B, Cheng HR, Straathof JA, Dekker E, Keulen E, Bakker CM, Hoge C, de Ridder R, Masclee AAM, Sanduleanu-Dascalescu S. Optical diagnosis of diminutive polyps in the Dutch Bowel Cancer Screening Program: Are we ready to start? Endosc Int Open. 2020 Mar;8(3):E257-E265. doi: 10.1055/a-1072-4853. Epub 2020 Feb 21.
- Song EM, Park B, Ha CA, Hwang SW, Park SH, Yang DH, Ye BD, Myung SJ, Yang SK, Kim N, Byeon JS. Endoscopic diagnosis and treatment planning for colorectal polyps using a deep-learning model. Sci Rep. 2020 Jan 8;10(1):30. doi: 10.1038/s41598-019-56697-0.
- Zachariah R, Samarasena J, Luba D, Duh E, Dao T, Requa J, Ninh A, Karnes W. Prediction of Polyp Pathology Using Convolutional Neural Networks Achieves "Resect and Discard" Thresholds. Am J Gastroenterol. 2020 Jan;115(1):138-144. doi: 10.14309/ajg.0000000000000429.
- Kudo SE, Mori Y, Misawa M, Takeda K, Kudo T, Itoh H, Oda M, Mori K. Artificial intelligence and colonoscopy: Current status and future perspectives. Dig Endosc. 2019 Jul;31(4):363-371. doi: 10.1111/den.13340. Epub 2019 Feb 27.
- Ahmad OF, Soares AS, Mazomenos E, Brandao P, Vega R, Seward E, Stoyanov D, Chand M, Lovat LB. Artificial intelligence and computer-aided diagnosis in colonoscopy: current evidence and future directions. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2019 Jan;4(1):71-80. doi: 10.1016/S2468-1253(18)30282-6. Epub 2018 Dec 6.
便利なリンク
- World Health Organization International Agency for Research on Cancer (IARC). Global Cancer Observatory 2018: estimated cancer incidence and mortality worldwide in 2018. [homepage on the internet]. Available from: https://gco.iarc.fr
- CAD EYE® (Fujifilm,Germany)
- CAD EYE® (Fujifilm,Germany)
- CAD EYE® (Fujifilm,Germany)
- CAD EYE® (Fujifilm,Germany)
研究記録日
主要日程の研究
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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
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投稿された最後の更新
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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
- CHUCoimbra
個々の参加者データ (IPD) の計画
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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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