EndoStyle: 大腸内視鏡検査用の人工知能画像変換ツール (EndoStyle)
EndoStyle: 内視鏡画像スタイル転送に関する医師の調査。
調査の概要
詳細な説明
消化器内視鏡検査における人工知能（AI）の活用が普及している。 ただし、これらのシステムは単一タイプの内視鏡プロセッサからのデータのみでトレーニングされることが多く、その適用性が制限されます。 さらに、専門家によって注釈が付けられた画像の入手可能性は限られており、これがデータの変動性に影響を与え、ひいては AI システムのパフォーマンスに影響を与えます。
この研究の目的は、新しい人工知能 (AI) ベースのシステム (EndoStyle) を開発し、医師間の調査によってその信頼性を検証することです。このシステムは、さまざまなプロセッサ タイプ (オリンパス、 Pentax と Storz) からの 1 つの内視鏡参照画像。
研究者の仮説は、AI システムがビデオ プロセッサの画像スタイルを変更することに成功し、その違いは内視鏡医の目には知覚できないというものです。
この方法論は、複数の内視鏡医にそれぞれ 10 秒間の 28 回の結腸内視鏡検査シーケンスを示すことから構成されます。 それらのそれぞれに、ポジティブ コントロール、ネガティブ コントロール、および Endostyle (介入グループ) に属する画像の可能なすべての組み合わせとなる 3 つの画像が表示されます。 各グループの選択された画像の割合を統計的に比較することで、研究者は参加者が AI によって変換された画像を区別できるかどうかを確認できます。
結果が私たちの仮説を裏付けるものであれば、私たちのシステムは、臨床設定ごとに AI システムのトレーニングをよりカスタマイズできる画像を生成できる可能性があります。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Bavaria
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Würzburg、Bavaria、ドイツ、97080
- University Clinic of Würzburg
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参加基準
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
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 大腸内視鏡検査の経験豊富な医師。
研究計画
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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ポジティブコントロール
参加者に表示される画像は、10 秒のビデオ シーケンスで表示されたものと同じ結腸内視鏡検査に属します。
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ネガティブコントロール
参加者に表示される画像は、10 秒のビデオ シーケンスで表示されたものと同じ結腸内視鏡検査に属します。
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EndoStyle（介入グループ）
参加者に表示される画像は、10 秒間の結腸内視鏡ビデオ シーケンスに属していませんが、ビデオのスタイルをシミュレートするために AI で変換されています。
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EndoStyle システムは、さまざまなビデオプロセッサ画像のスタイルを変換できます。
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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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AI変換された内視鏡画像の知覚的識別不能性
時間枠：5ヶ月
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各研究グループの精度の比較。
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5ヶ月
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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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画像識別にかかる時間
時間枠：5ヶ月
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各研究グループに応じてさまざまなタスクを評価するのにかかる時間。
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5ヶ月
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通常使用するプロセッサの影響
時間枠：5ヶ月
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臨床業務中に定期的に使用される内視鏡プロセッサーが、定義されたプロセッサークラスを使用して AI 変換された内視鏡画像の知覚的区別がつかないことへの影響
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5ヶ月
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内視鏡検査経験の影響
時間枠：5ヶ月
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AI変換された内視鏡画像の知覚的識別不能性に及ぼす大腸内視鏡検査の生涯内で測定された内視鏡検査の経験の影響
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5ヶ月
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Alexander Hann, MD、University hospital of Würzburg
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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