萎縮性胃炎の木村・竹本分類を特定するための AI 支援白色光内視鏡検査
2024年4月10日 更新者：Yanqing Li、Shandong University
人工知能支援白色光内視鏡による萎縮性胃炎の木村・竹本分類の特定による胃がんリスク評価の実現
木村・竹本分類に従って内視鏡による萎縮を等級付けすることにより、胃腫瘍発生のリスクを評価することができます。
しかし、慢性萎縮性胃炎の偽陰性率は、診断の標準化や内視鏡医の診断経験とレベルが異なるため、高くなります。
そこで本研究では、木村・竹本分類を識別するAIモデルを開発することを目的としている。
調査の概要
詳細な説明
木村・竹本分類に従って内視鏡による萎縮を等級付けすることにより、胃腫瘍発生のリスクを評価することができます。
スコアが高いほど、萎縮性胃炎の程度は重篤になります。
しかし、慢性萎縮性胃炎の偽陰性率は、診断の標準化や内視鏡医の診断経験とレベルが異なるため、高くなります。
したがって、本研究は、胃がんのリスク評価を達成するために、萎縮性胃炎の木村・竹本分類を識別する AI モデルを開発することを目的としています。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
1500
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：yanqing Li, MD, PHD
- 電話番号：0531182169385
- メール：liyanqing@sdu.edu.cn
研究場所
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Shandong
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Shangdong、Shandong、中国、250012
- 募集
- Department of Gastrology, QiLu Hospital, Shandong University
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コンタクト：
- yanqing Li, MD, PHD
- 電話番号：0531182169385
- メール：liyanqing@sdu.edu.cn
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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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
山東大学斉魯病院で連続して消化器内視鏡検査を受け、適格基準を満たすスクリーニングを受けた患者が研究に登録される。
説明
包含基準:
白色光内視鏡検査を受ける18～80歳の患者 患者から提供されるインフォームドコンセント。
除外基準:
- 重度の心臓、脳、肺、腎臓の機能障害、または精神障害のある患者。
- 胃カメラ検査に参加できない病気。
- 進行性胃がん患者。
- 低品質の写真。
- 過去に胃または食道の外科手術を受けた患者。
- インフォームドコンセントフォームへの署名を拒否する患者。
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 |
|---|---|
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白色光内視鏡で観察した慢性萎縮性胃炎
白色光内視鏡により、胃前庭部、胃角、胃体小弯、噴門、胃底、胃体大弯の画像を取得します。
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患者が適格である場合、内視鏡専門医と AI は独立して木村・竹本分類を評価します。
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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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木村・竹本分類を診断するAIモデルの精度
時間枠：2年
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木村・竹本分類を診断するAIモデルの精度
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2年
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木村・竹本分類を診断するための AI モデルの感度
時間枠：2年
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木村・竹本分類を診断するための AI モデルの感度
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2年
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木村・竹本分類を診断するための AI モデルの特異性
時間枠：2年
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木村・竹本分類を診断するための AI モデルの特異性
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2年
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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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内視鏡萎縮画像のセマンティックセグメンテーションにおけるAIモデルのMIOU値
時間枠：2年
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内視鏡萎縮画像のセマンティックセグメンテーションにおけるAIモデルのMIOU値
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2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。
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捜査官
- スタディチェア：yanqing li, MD,PHD、Qilu Hospital, Shandong 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)
2023年6月1日
一次修了 (推定)
2024年12月31日
研究の完了 (推定)
2024年12月31日
試験登録日
最初に提出
2023年6月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年6月14日
最初の投稿 (実際)
2023年6月23日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年4月12日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年4月10日
最終確認日
2024年4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。