コルポスコピー画像に基づく子宮頸部病変の診断のための AI システムの多施設適用
2023年11月15日 更新者：Binhua Dong、Fujian Maternity and Child Health Hospital
コルポスコピー画像に基づく子宮頸部病変の自動リアルタイム診断のための人工知能システムの多施設応用
子宮頸部病変診断の画像認識における人工知能の応用は、近年研究のホットスポットとなっています。
コルポスコピー画像の分析と解釈は、子宮頸部の前がん病変と子宮頸がんの診断、予防、治療に重要な役割を果たします。
現在、コルポスコピー検出の精度は、依然として多くの要因の影響を受けています。
コルポスコピー画像のマルチモーダル深層学習に基づく子宮頸部病変の診断システムに関する研究は、新しく重要な研究テーマです。
子宮頸部病変診断画像と非画像の大規模なデータベースに基づいて、研究グループは、非画像データと画像データのマルチソース異種子宮頸部病変診断ビッグデータプラットフォームを確立しました。
畳み込みニューラルネットワークに基づくコルポスコピー画像の病変セグメンテーションおよび分類モデルを研究し、子宮頸部病変の診断に影響を与える関連する医療データ融合ネットワークモデルを探索し、コルポスコピーに基づくマルチモーダル自己学習人工知能子宮頸部病変診断システムを実現します画像。
実世界での人工知能システムの適用効率は、コホートを通じて調査され、インテリジェントな教育モデルと子宮頸部病変診断の方法が、上記のインテリジェントなシステムに基づいてさらに確立されました。
調査の概要
詳細な説明
以前の研究と臨床診療に基づいて、この研究は中国の福建省で多施設申請を実施しました。
この研究では、福建省母子保健病院と寧徳市の民東病院が含まれ、コルポスコピー検査を受けた合計10000人の参加者が登録されました。
まず、コルポスコピーの画像と、HPV 検査や Thinprep 細胞診検査 (TCT) などの画像以外のデータを組み合わせて、マルチモーダルな人工知能診断システムを構築します。
次に、標準化されたコルポスコピー画像とさまざまな医療機関の子宮頸部病変の非画像医療データを使用して、子宮頸部病変に対するマルチモーダルインテリジェント診断システムの有効性を検証します。
さらに、研究者は、マルチモーダル人工知能診断システムとさまざまなレベルのコルポスコピー医師の診断結果を対比するために、人工知能コホート (インテリジェント システムによって支援される) と従来の医師コホート (専門医、上級医師、主治医によって支援される) を確立します。
また、システムとコルポスコピーの異なるレベルの医師の診断効果と違いを双方向に分析し、この診断システムのパフォーマンスを実際のアプリケーションで評価することもできます。
研究の種類
介入
入学 (推定)
10000
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。
研究連絡先
- 名前：Binhua Dong
- 電話番号：+8613599071900
- メール：dbh18-jy@126.com
研究場所
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Nanping、中国
- 募集
- Jianou Maternal and child Health Care Hospital
-
コンタクト：
- Huihua Ge
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Ningde、中国
- 募集
- Ningde Hospital affiliated to Ningde Normal University
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コンタクト：
- Wenfang Jin
-
Quanzhou、中国
- 募集
- Quanzhou First Hospital
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コンタクト：
- Yuchun Lv
-
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Fujian
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Fuzhou、Fujian、中国、350001
- 募集
- Fujian Maternity and Child Health Hospital
-
コンタクト：
- Binhua Dong
- 電話番号：+8613599071900
- メール：dbh18-jy@126.com
-
Ningde、Fujian、中国、352000
- 募集
- MinDong Hospital of Ningde City
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コンタクト：
- Fang Xie, M.D
- 電話番号：+8613860388999
-
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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
はい
説明
包含基準:
- 既婚女性
- 18歳以上の女性
- 無傷の子宮頸部を持つ女性
- 子宮頸がん検診の結果が異常な方
- -この研究を理解することができ、書面によるインフォームドコンセントに署名している
除外基準:
- 急性生殖器炎の女性
- 骨盤放射線治療手術の歴史
- 精神障害のある女性
- 他の悪性腫瘍の既往歴のある患者
- この研究への参加を拒否する
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：診断
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：トリプル
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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アクティブコンパレータ：人工知能診断グループ
子宮頸がん検診で異常があり、コルポスコピーの紹介が必要な女性。
コルポスコピーは、人工知能 (AI) システムの助けを借りて行われました。
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参加者は、乱数表を使用して介入群と対照群に分けられました。
介入群の参加者の子宮頸部膣鏡画像データと非画像データは次のとおりです：年齢、ハイリスクヒトパピローマウイルス（HR-HPV）の感染、HR-HPV感染の種類、HR-HPV感染の期間、子宮頸部細胞診 (TCT) の結果、HIV/性感染症の病歴、結婚と出産の病歴、最初の性生活の病歴、性的パートナーの病歴、喫煙歴、経口避妊薬の使用歴、免疫薬の使用、性交後出血などの子宮頸部病変の可能性のある臨床症状、異常な膣分泌物、膣からの出血症状など。
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介入なし：婦人科診断グループ
子宮頸がん検診で異常があり、コルポスコピーの紹介が必要な女性。
コルポスコピーは、外部からの支援なしに婦人科医によって独立して行われます。
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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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HPV検査
時間枠：月
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HPV検査のために、子宮頸部剥離細胞を採取した
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月
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子宮頸部細胞診検査
時間枠：0ヶ月
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細胞学的および病理学的検査のために、子宮頸部剥離細胞を収集した。
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0ヶ月
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子宮頸部の病理組織学的検査
時間枠：0ヶ月
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組織病理学的検査のために子宮頸部組織を採取した
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0ヶ月
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CIN2+診断の精度
時間枠：0ヶ月
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グレード2以下の子宮頸部上皮内腫瘍の診断における正確性。
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0ヶ月
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CIN3+ 診断の精度
時間枠：0ヶ月
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グレード3以下の子宮頸部上皮内腫瘍の診断における正確性。
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0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。
捜査官
- スタディチェア：Pengming Sun, PhD、Fujian Maternity and Child Health Hospital, Affiliated Hospital of Fujian Medical 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1日
一次修了 (推定)
2024年8月1日
研究の完了 (推定)
2024年9月1日
試験登録日
最初に提出
2022年3月7日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年3月7日
最初の投稿 (実際)
2022年3月16日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
2023年11月16日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年11月15日
最終確認日
2023年11月1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
- AICC2203
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
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
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。