磁気制御カプセル胃カメラのリアルタイム品質管理システム
2025年1月2日 更新者:Yanqing Li、Shandong University
磁気制御カプセル胃カメラのリアルタイム品質管理システムである AI-box の前向きランダム化対照試験。
人工知能技術の急速な発展に伴い、ディープラーニング技術が医療に応用されるケースが増えています。
私たちの研究は、深層学習技術を用いた磁気カプセル胃カメラの品質管理システム一式を開発し、ランダム化比較試験を実施してその実用効率を検証することを目的としています。
調査の概要
詳細な説明
胃病変の診断における磁気制御カプセル内視鏡(MCCE)の精度は、従来の電子胃内視鏡検査と非常に一致しています。
これは、スクリーニングのための新しい快適で安全な形式となり、従来の電子胃カメラを有益に補完するものでもあります。
磁気制御カプセル内視鏡システムの医療品質を確保するために、人工知能ディープラーニング技術に基づいて、研究者は磁気制御カプセル内視鏡支援品質管理システム(AI-box)を開発しました。品質管理の効率化。
研究の種類
介入
入学 (実際)
194
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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-
Shandong
-
Jinan、Shandong、中国
- Qilu Hospital of Shandong University
-
-
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
18年~75年 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
包含基準:
- 山東大学斉魯病院、山東第一医科大学付属山東省病院、浜州医科大学病院でMCCG検査を受けた18~75歳の連続患者。
除外基準:
- 検査前に胃の中で準備された成分にアレルギーのある方。
- 胃腸出血または潰瘍がある患者、または過去24か月以内に胃腸出血または潰瘍があった患者。
- 積極的な外科的治療を受けている食道および胃腫瘍疾患の患者。
- 胃腸閉塞、狭窄、瘻孔、憩室などが疑われる、または既知である場合を含む、MCE検査の禁忌。痛みや嚥下障害などの胃腸閉塞症状の存在。
- -ポリープ除去術、胆嚢摘出術、虫垂切除術など、消化管の解剖学的構造を変更しない単純な手術以外の消化管または腹部の手術歴がある。
- 手術不能な状態、または必要な場合(つまり、カプセルが通過せず、内視鏡で除去できない場合)に腹部手術を受けることを拒否する。
- 心臓ペースメーカーは、新しい MRE 対応製品である場合を除き、体内に取り付けられています。
- 人工内耳、磁性金属薬物注入ポンプ、神経刺激装置、磁性金属異物などの電子機器が生体内に埋め込まれます。
- カプセル内視鏡検査による退院前に計画的にMRI検査を実施。
- 妊娠中の女性;
- 嚥下障害または胃排出障害のある患者。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:ふるい分け
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:並列代入
- マスキング:ダブル
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的:カプセル内視鏡検査を受ける参加者(AI-boxアシスタント)
このグループでは、参加者は AI ボックス アシスタントを使用して磁気制御カプセル胃カメラ検査を受けます。
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自動品質管理システム(AI-box)は、内視鏡検査の完了度をリアルタイムで測定し、胃の清潔度を評価できます。
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介入なし:カプセル内視鏡検査を受ける参加者
このグループでは、参加者は AI ボックス アシスタントなしで磁気制御カプセル胃カメラ検査を受けます。
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この研究は何を測定していますか?
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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平均検査完了度
時間枠:4ヶ月
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検査後、調査員は検査の全プロセスを見直し、観察された部位と観察されなかった部位を記録し、盲点率(観察されなかった部位の数)に加えて、検査の完全性(各患者の観察された部位の数/10)を計算します。対照グループと AI 支援グループの手順ごとに、各患者 /10 )。
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4ヶ月
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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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エキスパートとAI-boxの清浄度判定の一貫性
時間枠:4ヶ月
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検査後、調査員は検査プロセス全体を見直し、胃のさまざまな部位の清浄度を判断し、AI-boxの清浄度判断と比較します。
そこでついに調査員がAI結果の精度を計算することになる。
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4ヶ月
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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捜査官
- スタディチェア:Yanqing Li, PhD、Qilu Hospital of Shandong University
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2021年8月27日
一次修了 (実際)
2022年7月28日
研究の完了 (実際)
2022年8月4日
試験登録日
最初に提出
2021年6月18日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年7月1日
最初の投稿 (実際)
2021年7月8日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年3月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年1月2日
最終確認日
2025年1月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。
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