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人工知能による潰瘍性大腸炎メイヨースコア

2022年4月14日更新者：Yanling Wei、Third Military Medical University

消化器内視鏡検査下の潰瘍性大腸炎の疾患活動度に対する人工知能を用いた Mayo スコア認識システムに関する研究

このプロジェクトでは、深層学習を使用して潰瘍性大腸炎のさまざまな重症度の大腸内視鏡検査画像を分類し、潰瘍性大腸炎の正確な診断において臨床医を支援します。

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

詳細な説明

このプロジェクトでは、人工知能を使用して、さまざまな疾患活動性レベルの潰瘍性大腸炎患者の大腸内視鏡画像を評価基準 Mayo スコアに従って分類し、内視鏡医が大腸内視鏡検査中に潰瘍性大腸炎患者の疾患活動性レベルを特定するのを支援しました。臨床内視鏡医が正確に特定するのに役立ち、人工知能カテゴリ応答マップの視覚化技術は、深いネットワーク分類結果にとって重要性の高い領域を包括的に表示し、実験的病変部位を視覚化して、深いネットワークの信頼性と解釈可能性を効果的に検証できます。 . この研究は、臨床潰瘍性大腸炎における疾患活動性の正確な特定を強力にサポートし、臨床医の作業負荷を効果的に軽減し、便利で効果的かつ実用的な臨床教育ツールを提供します。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

500

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：Yanling Wei, professor
電話番号：+8615310354666
メール：lingzi016@tmmu.edu.cn

研究場所

中国
- Chongqing
  - Chongqing、Chongqing、中国、400042
    - Third Military Medical University
    - コンタクト：
      
      Yanling Wei, Professor
      
      電話番号：15310354666
      
      メール：lingzi016@126.com

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～72年 (アダルト、OLDER_ADULT)

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

画像は、PLA の陸軍医療センターの内視鏡検査データベースから取得され、包含基準を満たす潰瘍性大腸炎患者の大腸内視鏡検査から取得されました。データ画像は、AI 支援認識システムのモデルを確立および検証するために使用されました。

説明

包含基準:

被験者は 18 歳から 72 歳の男女でした。
潰瘍性大腸炎の臨床診断;
被験者は大腸内視鏡検査を受け、大腸内視鏡検査の報告書は完成しました。

除外基準:

被験者は18歳未満または72歳以上です。
被験者は、結腸切除術、回腸造瘻術、人工肛門造設術、回腸造瘻術、またはその他の腸切除術を受けました。
あいまいな診断の対象。

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

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
潰瘍性大腸炎患者の Mayo スコアのトレーニングおよび検証データセット評価におけるディープラーニングモデルの精度。時間枠：研究完了まで、平均1年。	トレーニングおよび検証データセットでは、モデルを客観的に評価するために、Mayo 0、Mayo 1、Mayo 2、および Mayo 3 の AUC (曲線下面積) をプロットしました。	研究完了まで、平均1年。

二次結果の測定

結果測定	メジャーの説明	時間枠
潰瘍性大腸炎患者における Mayo スコアの内視鏡医評価の精度と時間効率。時間枠：研究完了まで、平均1年。	データセットは内視鏡医にランダムに割り当てられました。すべての内視鏡医は診断研究の訓練を受けており、臨床および特定の内視鏡訓練の両方を終了しており、患者と画像の登録とラベル付けには関与していませんでした。比較テスト中、すべてのデータはランダム化され、事前に匿名化されました。深層学習モデルでテストデータセットを診断するのに 10 人の内視鏡医が費やした平均時間と、正しいケースの数が分析されました。	研究完了まで、平均1年。

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。

スポンサー

Third Military Medical University

捜査官

スタディディレクター：Yanling Wei, Professor、Third Military 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 (予期された)

2022年4月1日

一次修了 (予期された)

2022年12月1日

研究の完了 (予期された)

2023年6月1日

試験登録日

最初に提出

2022年2月27日

QC基準を満たした最初の提出物

2022年4月14日

最初の投稿 (実際)

2022年4月20日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)