内視鏡精密生検に関する研究。 (REPB)
2022年2月28日 更新者：Beijing Tsinghua Chang Gung Hospital
AIシステムによる内視鏡精密生検に関する研究
結腸直腸腺腫は、一般的な疾患であり、消化器内科で頻繁に発生する疾患です。
大腸内視鏡検査機器の継続的な進歩と内視鏡付属品の漸進的な改善、特にクロモ内視鏡検査と拡大内視鏡検査の開発。
結腸直腸腺腫の表面構造と毛細血管形態の観察は、光生検を実現できます。
現在、結腸直腸疾患のほとんどの臨床内視鏡診断は結腸内視鏡下の生検であり、さらなる治療オプションは生検の病理学的結果に基づいて決定されます。
問題は、一部の術前生検の病理診断が術後の大きな標本の病理診断と完全に一致しないことです。
以前の研究では、術前生検の病理学的診断精度は 66 ～ 75% にすぎないことがわかっているため、大腸内視鏡検査の白色光生検のみに頼ることにはある程度の主観性があります。
以前の研究に基づいて、研究チームは最初に結腸直腸腺腫分類 (低悪性度上皮内腫瘍、高悪性度上皮内腫瘍) のためのインテリジェントな認識モデルを確立し、注釈付きの内視鏡画像データセットを使用して特定のサイズの結腸直腸腺腫を形成しました。
Darknet フレームワークの下で YOLO-V4 アルゴリズムを使用して、腺腫の認識と診断に特化した人工知能 (AI) システムをトレーニングし、その精度は 90% 以上に達しました。
この研究は、以前の研究に基づいてサンプルサイズを増やし、AIシステムの分類と診断の精度をさらに向上させ、内視鏡医が標的生検を実施し、術前生検の精度を向上させることを目的としています。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
40
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：Ruigang Wang
- メール：wrga02147@btch.edu.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Xuan Jiang
- 電話番号：+86 (010)56119096
- メール：jxa01998@btch.edu.cn
研究場所
-
-
Beijing
-
Beijing、Beijing、中国、102218
- 募集
- Beijing Tsinghua Changgung Hospital
-
コンタクト：
- Ruigang Wang
- メール：wrga02147@btch.edu.cn
-
-
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
30年～75年 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
この研究は、病院の倫理委員会によって審査されています。
登録された被験者は、結腸内視鏡検査中に進行した結腸直腸腺腫を持っていることが判明し、AI 支援誘導生検の病理学的結果をすでに持っていました。
患者は EMR と ESD による完全切除のために入院しており、この研究への参加を希望していました。
説明
包含基準:
- 30～75 歳。
- 精神に異常がなく、アンケート調査が可能な方。
- BBPS≧6;
- 結腸直腸進行腺腫で、EMR および ESD による完全切除のために入院。
- この研究に必要な関連情報を提供し、インフォームド コンセントに署名します。
除外基準:
- 本調査に必要な関連情報をご提供いただけない方
- 炎症性腸疾患の患者;
- 肝硬変、制御されていない高血圧、心筋梗塞、心不全、腎不全、呼吸不全、糖尿病性ケトーシス、電解質不均衡、その他の重篤な疾患の病歴がある人;
- 抗血小板薬や抗凝固薬をやめられない方
- 完全な大腸内視鏡検査を完了していない人;
- 妊娠中の女性。
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：ケースコントロール
- 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 |
|---|---|
|
AI の有無にかかわらず専門家の精度
|
腺腫の表面は AI システムによって分類および識別され、腺腫のさまざまな領域が分布によってマークされ、病変の低分化部分を得るために生検のために内視鏡医を導きました。
|
|
AI の有無にかかわらず精度
|
腺腫の表面は AI システムによって分類および識別され、腺腫のさまざまな領域が分布によってマークされ、病変の低分化部分を得るために生検のために内視鏡医を導きました。
|
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 |
|---|---|---|
|
AIの精度
時間枠：2023年6月
|
生検と術後病理の一致率
|
2023年6月
|
|
AI の有無にかかわらず専門家の精度
時間枠：2023年6月
|
専門家の経験と術後病理との一致率
|
2023年6月
|
|
AIの有無にかかわらず非専門家の精度
時間枠：2023年6月
|
専門家以外の経験と術後病理との一致率
|
2023年6月
|
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。
捜査官
- スタディチェア：Ruigang Wang、Beijing Tsinghua Changgeng Hospital
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11月26日
一次修了 (予想される)
2023年6月1日
研究の完了 (予想される)
2023年11月30日
試験登録日
最初に提出
2022年2月17日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年2月28日
最初の投稿 (実際)
2022年3月2日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年3月2日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年2月28日
最終確認日
2022年2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。