縦隔内視鏡超音波スキャンにおける新しい深層学習ベースのシステムに関する臨床研究
2025年3月10日 更新者：The Third Xiangya Hospital of Central South University
深層学習に基づく縦隔超音波内視鏡のナビゲーションと品質管理システムに関する臨床研究
この臨床試験の目的は、縦隔超音波内視鏡スキャンにおける人工知能システムの補助的な役割を開発および検証することです。
1.人工知能システムと超音波内視鏡医の画像認識精度の比較。 2.人工知能システムが超音波内視鏡医の縦隔スキャンの効率を改善できるかどうか。
参加者は、人工知能システムの支援の有無にかかわらず、縦隔 EUS を受けます。
調査の概要
詳細な説明
この研究では、合計 200 例の縦隔内視鏡超音波スキャン ビデオが収集されます。
まず、縦隔超音波内視鏡のナビゲーションと品質管理のための深層学習に基づく人工知能システムが確立されます。
次に、人工知能システムを使用して縦隔超音波内視鏡の部位と解剖学的構造を特定し、人工知能システムのステーション認識の結果を内視鏡医のステーション認識の結果と比較します。
最後に、人工知能システムの支援がある場合とない場合の内視鏡医の画像認識速度、画像認識精度、精度を比較します。
研究の種類
介入
入学 (推定)
180
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：Xiaoyan Wang, Doctor
- 電話番号：+8613974889301
- メール：wxy20011@163.com
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Shiqin Huang, MD
- 電話番号：+8618308312098
- メール：sqhuang0213@163.com
研究場所
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Hunan
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Changsha、Hunan、中国、410013
- 募集
- The Third XIANGYA Hospital of Central South University
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コンタクト：
- Xiaoyan Wang, Doctor
- 電話番号：+8613974889301
- メール：wxy20011@163.com
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コンタクト：
- Shiqin Huang, Doctor
- 電話番号：+8618308312098
- メール：sqhuang0213@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～80年 (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:
- 1. 18歳以上80歳未満 2. 縦隔の超音波内視鏡検査が必要な患者; 3. この研究への参加に同意し、インフォームド コンセント フォームに署名します。
除外基準:
- 次の基準のいずれかを満たす被験者は、この試験に選択できません。
初め。 患者の体調が従来の内視鏡超音波検査の要件を満たしていない:
- ヘモグロビン8.0g/dl以下などの体調不良、重度の心肺機能不全など
- 麻酔評価失敗
- 妊娠中または授乳中
- 化学的および腐食性傷害の急性期では、穿孔を引き起こすのは非常に簡単です
- 最近の急性冠症候群または臨床的に不安定な虚血性心発作
- 右左シャントのある心臓病患者、重度の肺高血圧症（肺動脈圧> 90mmHg）の患者、制御不能な全身性高血圧症の患者、および成人呼吸窮迫症候群の患者。
2番。 この研究への参加に同意しない。
三番目。 この調査の要件を満たさない、または調査の結果に影響を与えるその他の問題があります。
- 縦隔病変は、以前に手術または放射線療法および化学療法を受けています。
- 精神疾患、薬物中毒、自分自身を表現できない、またはフォローアップに影響を与える可能性のあるその他の疾患。
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：他の
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：ダブル
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：AI支援グループ
被験者は、AI システムの助けを借りて EUS 検査を受けます。
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患者は AI システムの助けを借りて EUS 検査を受けます。
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介入なし：補助なしのグループ
被験者は AI システムの支援なしに EUS 検査を受ける
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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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正確さ
時間枠：1年
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正しく分類された画像の数を画像の総数で割った値。
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1年
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標準ステーションスキャンの完全性
時間枠：勉強が終わるまで
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これは、スキャンに成功したステーションの数を、スキャンされるべきステーションの総数で割ったものとして計算されます。
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勉強が終わるまで
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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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コーエンのカッパ係数
時間枠：1年
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このデータは、モデルと内視鏡医との間の一致を評価するためのものです。
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1年
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個人ごとの標準ステーションと解剖学的ランドマークの完全性
時間枠：勉強が終わるまで
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AI システム支援グループと対照グループにおける異なる内視鏡医による超音波内視鏡検査のステーションと解剖学的ランドマークの完全性を比較しました。
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勉強が終わるまで
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解剖学的ランドマークの完全性
時間枠：勉強が終わるまで
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スキャンに成功した解剖学的構造の数を、スキャンされるべきだった構造の総数で割って計算されます。
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勉強が終わるまで
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稼働時間
時間枠：勉強が終わるまで
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病変や治療を観察するための穿刺、エラストグラフィー、および超音波増強に加えて、縦隔の時間の観察にも使用できます。
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勉強が終わるまで
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有害事象の発生率
時間枠：勉強が終わるまで
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研究プロセス全体における両グループの有害事象の発生率。
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勉強が終わるまで
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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：Xiaoyan Wang, Doctor、The Third XIANGYA Hospital of Central South 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1月1日
一次修了 (推定)
2025年3月30日
研究の完了 (推定)
2025年4月10日
試験登録日
最初に提出
2023年3月17日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年3月29日
最初の投稿 (実際)
2023年3月31日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年3月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年3月10日
最終確認日
2024年11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。