人工知能と内視鏡画像に基づく上咽頭がんの発見と生検誘導
2023年10月13日 更新者：Di Dong、Chinese Academy of Sciences
人工知能と内視鏡画像に基づく上咽頭がんの発見と生検誘導：多施設前向き研究
上咽頭の潜在的な解剖学的位置とアデノイド過形成の頻繁な存在により、生検中の上咽頭癌の同定の陽性率は低く、最初の試みで上咽頭癌の診断が遅れたり、見逃されたりする.
ここでは、ディープラーニングに基づいて、鼻咽頭の悪性腫瘍を検出し、内視鏡検査下で生検をガイドするための人工知能ツールの開発を目指しました。
調査の概要
詳細な説明
上咽頭の解剖学的位置は不明であり、アデノイド過形成が頻繁に存在するため、生検中の上咽頭癌同定の陽性率は低く、そのため、最初の試みで上咽頭癌の診断が遅れたり、見逃したりする可能性があります。
ここでは、ディープラーニングに基づいて、内視鏡検査下で鼻咽頭の悪性腫瘍を検出し、生検をガイドする人工知能ツールを開発することを目的としました。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
100
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。
研究連絡先
- 名前：Yali Zang, ph.D
- メール：yali.zang@ia.ac.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Di Dong, Ph.D
- 電話番号：+86 010-82618465
- メール：di.dong@ia.ac.cn
研究場所
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Fujian
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Fuzhou、Fujian、中国、350014
- 募集
- Fujian Provincial Cancer Hospital
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コンタクト：
- Sufang Qiu
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510060
- 募集
- Sun Yat-Sen University Cancer Center
-
コンタクト：
- Linglong Tang
- メール：tangll@sysucc.org.cn
-
Guangzhou、Guangdong、中国、510060
- 募集
- Guangdong Provincial People's Hospital
-
コンタクト：
- Zhongming Lu
-
Guangzhou、Guangdong、中国、510060
- 募集
- Nanfang Hospital, Southern Medical University
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コンタクト：
- Xiong Liu
-
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Hainan
-
Haikou、Hainan、中国、570311
- 募集
- Hainan Provincial People's Hospital
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コンタクト：
- Feng Chen
- メール：fenger0802@163.com
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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年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
患者は鼻咽頭内視鏡検査によって鼻咽頭病変を有することが判明し、臨床医は内視鏡画像誘導生検を実施する必要があると考えました。
説明
包含基準:
- 患者は鼻咽頭内視鏡検査によって鼻咽頭病変を有することが判明し、臨床医は生検を行う必要があると考えました。
- サイズが制限された片側病変。
除外基準:
- すでに治療を受けた上咽頭がん、中咽頭がん、下咽頭がんなどの患者。
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
- 観測モデル：コホート
- 時間の展望：見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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中山大学がんセンター
中山大学がんセンターでの鼻咽頭内視鏡検査により、鼻咽頭病変が発見された参加者。
中山大学がんセンターの医師らは、内視鏡による画像誘導生検を実施する必要があると考えている。
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疑わしい鼻咽頭病変を呈する参加者ごとに、主治医が病変を評価し、適切な生検アプローチを決定します。
医師は、病変領域からの複数の生検を決定する場合があります。これには、1 つのサンプルが病変自体の内部から、もう 1 つのサンプルが病変の 5 ～ 8 mm 外側から、3 番目のサンプルが病変から 8 ～ 10 mm 先から採取されます。
あるいは、臨床判断に基づいて、1 回の生検で十分であるとみなされる場合もあります。
これらの標本はそれぞれ病理学的検査を受け、癌性か非癌性かを確認します。
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広東省人民病院
広東省人民病院での鼻咽頭内視鏡検査により、鼻咽頭病変が発見された参加者。
広東省人民病院の医師らは、内視鏡による画像誘導生検を実施する必要があると考えている。
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疑わしい鼻咽頭病変を呈する参加者ごとに、主治医が病変を評価し、適切な生検アプローチを決定します。
医師は、病変領域からの複数の生検を決定する場合があります。これには、1 つのサンプルが病変自体の内部から、もう 1 つのサンプルが病変の 5 ～ 8 mm 外側から、3 番目のサンプルが病変から 8 ～ 10 mm 先から採取されます。
あるいは、臨床判断に基づいて、1 回の生検で十分であるとみなされる場合もあります。
これらの標本はそれぞれ病理学的検査を受け、癌性か非癌性かを確認します。
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南方医科大学南方病院
南方病院の鼻咽頭内視鏡検査で鼻咽頭病変が発見された参加者。
南方病院の医師たちは、内視鏡による画像ガイド下生検を実施する必要があると考えています。
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疑わしい鼻咽頭病変を呈する参加者ごとに、主治医が病変を評価し、適切な生検アプローチを決定します。
医師は、病変領域からの複数の生検を決定する場合があります。これには、1 つのサンプルが病変自体の内部から、もう 1 つのサンプルが病変の 5 ～ 8 mm 外側から、3 番目のサンプルが病変から 8 ～ 10 mm 先から採取されます。
あるいは、臨床判断に基づいて、1 回の生検で十分であるとみなされる場合もあります。
これらの標本はそれぞれ病理学的検査を受け、癌性か非癌性かを確認します。
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福建省癌病院
福建省癌病院での鼻咽頭内視鏡検査により、鼻咽頭病変が発見された参加者。
福建省癌病院の医師らは、内視鏡による画像誘導生検を実施する必要があると考えている。
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疑わしい鼻咽頭病変を呈する参加者ごとに、主治医が病変を評価し、適切な生検アプローチを決定します。
医師は、病変領域からの複数の生検を決定する場合があります。これには、1 つのサンプルが病変自体の内部から、もう 1 つのサンプルが病変の 5 ～ 8 mm 外側から、3 番目のサンプルが病変から 8 ～ 10 mm 先から採取されます。
あるいは、臨床判断に基づいて、1 回の生検で十分であるとみなされる場合もあります。
これらの標本はそれぞれ病理学的検査を受け、癌性か非癌性かを確認します。
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海南省人民病院
海南省人民病院での鼻咽頭内視鏡検査により、鼻咽頭病変が発見された参加者。
海南省人民病院の医師らは、内視鏡による画像誘導生検を実施する必要があると考えている。
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疑わしい鼻咽頭病変を呈する参加者ごとに、主治医が病変を評価し、適切な生検アプローチを決定します。
医師は、病変領域からの複数の生検を決定する場合があります。これには、1 つのサンプルが病変自体の内部から、もう 1 つのサンプルが病変の 5 ～ 8 mm 外側から、3 番目のサンプルが病変から 8 ～ 10 mm 先から採取されます。
あるいは、臨床判断に基づいて、1 回の生検で十分であるとみなされる場合もあります。
これらの標本はそれぞれ病理学的検査を受け、癌性か非癌性かを確認します。
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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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受信者動作特性曲線 (AUC) の下の Aera
時間枠：3ヶ月
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鼻咽頭癌とベンジン病変の識別における深層学習ベースのモデルの AUC。
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3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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正確
時間枠：3ヶ月
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深層学習ベースのモデルと 3 つの生検標本 (病変の内側、病変の外側 5 ～ 8 mm、病変の外側 8 ～ 10 mm) の組織病理学的診断との間の一致。
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3ヶ月
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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統計的有意性
時間枠：3年
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深層学習ベースのモデルによって特定された高リスク群と低リスク群の間の上咽頭癌患者における DFS (診断から疾患の進行または何らかの原因による死亡までの時間) の統計的有意性 (P 値)。
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3年
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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。
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Zwakenberg MA, Halmos GB, Wedman J, van der Laan BFAM, Plaat BEC. Evaluating Laryngopharyngeal Tumor Extension Using Narrow Band Imaging Versus Conventional White Light Imaging. Laryngoscope. 2021 Jul;131(7):E2222-E2231. doi: 10.1002/lary.29361. Epub 2021 Jan 4.
- Li C, Jing B, Ke L, Li B, Xia W, He C, Qian C, Zhao C, Mai H, Chen M, Cao K, Mo H, Guo L, Chen Q, Tang L, Qiu W, Yu Y, Liang H, Huang X, Liu G, Li W, Wang L, Sun R, Zou X, Guo S, Huang P, Luo D, Qiu F, Wu Y, Hua Y, Liu K, Lv S, Miao J, Xiang Y, Sun Y, Guo X, Lv X. Development and validation of an endoscopic images-based deep learning model for detection with nasopharyngeal malignancies. Cancer Commun (Lond). 2018 Sep 25;38(1):59. doi: 10.1186/s40880-018-0325-9.
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12月1日
一次修了 (推定)
2023年10月30日
研究の完了 (推定)
2025年6月28日
試験登録日
最初に提出
2022年1月9日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年1月9日
最初の投稿 (実際)
2022年1月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年10月17日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年10月13日
最終確認日
2023年10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。