NBI内視鏡データのディープニューラルネットワーク解析によるESCCの浸潤深度の正確な診断
2024年4月25日 更新者：RenJi Hospital
狭帯域画像内視鏡データのディープニューラルネットワーク解析による早期食道扁平上皮癌の浸潤深度の正確な診断
この観察研究の目的は、医師が適切な臨床治療を決定するのに役立つように、食道扁平上皮癌の病期を正確に診断することです。 答えようとしている主な質問は次のとおりです。
・狭帯域画像内視鏡データにより、食道扁平上皮癌の浸潤深さを早期に正確に診断する。
定期的な検査や治療から参加者の臨床情報が収集されますが、参加者に害はありません。
調査の概要
状態
まだ募集していません
条件
研究の種類
観察的
入学 (推定)
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：Hui Ding, Doctor
- 電話番号：+8613585966417
- メール：dr_daisy@163.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
- 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
確率サンプル
調査対象母集団
約500件。
説明
包含基準:
- 年齢は18歳以上、性別は問いません。
- 食道粘膜病変による食道ESD手術の実施。
- ESD 試験片の病理学的評価。
除外基準:
ESD手術後の病理学的検査により、食道扁平上皮癌は除外されました。
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 |
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ディープニューラルネットワーク解析による内視鏡NBI画像による早期食道扁平上皮癌の深達深度を正確に診断
時間枠：2024/12/31
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GAN を使用して生成されたデータを組み込む前後の InvaDepNet の予測パフォーマンスを比較し、生成されたデータをトレーニング データセットに含めることで予測モデルの精度が効果的に向上することを実証しました。
さらに、撮影角度の異なる 2 つのデータセット (拡大なしの NBI と拡大ありの NBI を含む) で一般的に使用される 6 つの CNN モデルをトレーニングし、NBI 画像と組み合わせた臨床情報を分析するための ResNet モデルを提案します。
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2024/12/31
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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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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 (推定)
2024年4月25日
一次修了 (推定)
2024年5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
2024年1月22日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年2月1日
最初の投稿 (実際)
2024年2月12日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年4月29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25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。