이 페이지는 자동 번역되었으며 번역의 정확성을 보장하지 않습니다. 참조하십시오 영문판 원본 텍스트의 경우.

Deep-Learning for Automatic Polyp Detection During Colonoscopy

2020년 5월 14일 업데이트: NYU Langone Health
The primary objective of this study is to examine the role of machine learning and computer aided diagnostics in automatic polyp detection and to determine whether a combination of colonoscopy and an automatic polyp detection software is a feasible way to increase adenoma detection rate compared to standard colonoscopy.

연구 개요

상태

완전한

연구 유형

중재적

등록 (실제)

5

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • New York
      • New York, New York, 미국, 10016
        • NYU Langone Health

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

설명

Inclusion Criteria:

  • Patients presenting for routine colonoscopy for screening and/or surveillance purposes.
  • Ability to provide written, informed consent and understand the responsibilities of trial participation

Exclusion Criteria:

  • People with diminished cognitive capacity.
  • The subject is pregnant or planning a pregnancy during the study period.
  • Patients undergoing diagnostic colonoscopy (e.g. as an evaluation for active GI bleed)
  • Patients with incomplete colonoscopies (those where endoscopists did not successfully intubate the cecum due to technical difficulties or poor bowel preparation)
  • Patients that have standard contraindications to colonoscopy in general (e.g. documented acute diverticulitis, fulminant colitis and known or suspected perforation).
  • Patients with inflammatory bowel disease
  • Patients with any polypoid/ulcerated lesion > 20mm concerning for invasive cancer on endoscopy.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 특수 증상
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: Screening Colonoscopy
Patients undergoing standard screening or surveillance colonoscopy will be included
This device is a computer algorithm that runs in the background during routine screening or surveillance colonoscopy that is designed to aid in the detection of polyps

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Adenoma Detection Rate
기간: 1 Day
the proportion of colonoscopic examinations performed that detect one or more polyp
1 Day

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

수사관

  • 수석 연구원: Seth Gross, MD, NYU Langone Health

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2018년 9월 1일

기본 완료 (실제)

2019년 7월 7일

연구 완료 (실제)

2019년 7월 7일

연구 등록 날짜

최초 제출

2018년 8월 16일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2018년 8월 16일

처음 게시됨 (실제)

2018년 8월 20일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 5월 15일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 5월 14일

마지막으로 확인됨

2020년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 18-00746

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

Computer Algorithm에 대한 임상 시험

3
구독하다