人工知能を使用して直腸がんの転帰を予測する
2023年2月9日 更新者：Taichung Veterans General Hospital
CNN 画像認識を使用して直腸がんの転帰を予測する
2010 年から 2021 年の間に、高品質の CT 画像を使用して直腸腺癌と診断された症例を収集した研究者のレトロスペクティブ。 局所進行直腸癌症例は「疾患」と分類された。 また、「正常」とは定義されていません。
オープン phyton コードを使用して jupyter ノートブックで人工知能 CNN を使用して、局所進行直腸癌を認識できるモデルをトレーニングおよび開発します。 フィトン コードを修正して予測率を向上させ、医師が新鮮な直腸がん症例の疾患の重症度を迅速に評価できるようにします。
調査の概要
詳細な説明
2010.10.1～2021.12.31 直腸がんのcT3-4病変を有する患者を対象とした。
腫瘍部分の DICOM ファイルを使用して高品質の CT 画像を収集します。
cT1-2、直腸下部病変、非CRC症例は含まれていません。
コントラストのない人為的な欠陥画像も除外されました。
CRMが脅かされた場合（<2mm）、CT画像は「病気」と分類されました。
すべての画像は、2 人の専門家の判断に従ってラベル付けされました。
データは 2 つの部分に分けられました。
1 つは AI モデルのトレーニングとテスト用、もう 1 つは外部検証用です。
トレーニング テスト データセットは、ディープ ラーニング ニューラル ネットワークとモデル精度パフォーマンスの評価によって達成されました。
次に、モデルを外部の検証データセットに適用して実際のテストを行い、AI と Dr. の決定の間の一貫性を評価しました。
さらに、AI モデルの予測結果に基づいて、がんの生存率を確認します。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
720
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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-
Taichung、台湾
- Taichung Verterans General Hospital
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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
20年～100年 (アダルト、OLDER_ADULT)
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
非確率サンプル
調査対象母集団
2010.10.1～2022.7.31に診断された直腸がん。
臨床T3-4病変。
コントラストのある高品質なCT画像を提供します。
説明
包含基準:
- 高品質の CT 画像による臨床病期分類 T3-4。
除外基準:
- 1. 原発性悪性病変ではない
- 2. 直腸をローカライズしない
- 3. T1-2 病変
- 4. コントラストがない、または画質が悪い
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
|
トレーニング用直腸がん病変画像
直腸癌病変画像。
直腸癌の周縁が脅かされている（<2mm）画像は、「病気」とラベル付けされました。
それ以外の場合、画像は「通常」とラベル付けされました。
これらの資料を AI 深層学習モデル構築のトレーニング資料として使用します。
|
ラベル付けされた画像を人工知能のトレーニング材料として使用して、オブジェクト検出モデルを開発します。
|
|
テスト用の直腸癌病変画像。
トレーニング コホートからのビルドアップ AI ディープ ラーニング モデルの使用。
モデルの予測率と分析生存結果の評価。
|
外部検証セットを使用して、予測率と生存結果を評価します。
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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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経験豊富な医師による人工知能の精度
時間枠：撮影から1週間。
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人工知能と経験豊富な医師の間の精度
|
撮影から1週間。
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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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人工知能による診断の実際の生存結果。
時間枠：診断されてから5年
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人工知能による現実の生存結果。
|
診断されてから5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。
捜査官
- 主任研究者：ChunuYu Lin, M.D.、Taichung Veterans General 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)
2010年10月1日
一次修了 (実際)
2022年7月31日
研究の完了 (実際)
2022年12月31日
試験登録日
最初に提出
2023年1月5日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年2月9日
最初の投稿 (実際)
2023年2月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年2月13日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年2月9日
最終確認日
2023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。
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