인공지능을 이용한 프로브 기반 내시경을 이용한 대장 용종의 자동 분류
2018년 12월 21일 업데이트: Yanqing Li, Shandong University
프로브 기반 공초점 레이저 내시경(pCLE)은 진행 중인 내시경 검사 중에 위장 점막의 실시간 조직학적 평가를 가능하게 하는 내시경 기술입니다.
대장 용종의 분류를 정확하게 예측할 수 있습니다.
그러나 이것은 pCLE의 적용을 제한하는 많은 경험을 필요로 합니다.
조사관은 pCLE 검사에서 과형성과 신생물 폴립을 자동으로 구별하기 위해 심층 신경망을 사용하는 컴퓨터 프로그램을 설계했습니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (예상)
200
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Shandong
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Jinan, Shandong, 중국, 250001
- 모병
- Endoscopic unit of Qilu Hospital Shandong University
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연락하다:
- Yanqing Li, PhD,MD
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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
예
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
18세에서 80세 사이; 서면 동의를 제공하는 데 동의합니다.
제외 기준:
응고병증, 신장 또는 간 기능 장애, 임신 또는 모유 수유, 플루오레세인 나트륨에 대한 알려진 알레르기를 포함하여 CLE를 수행하기에 부적합한 상태에 있는 환자; 정보에 입각한 동의를 제공할 수 없음
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: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 삼루타
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: AI 보이는 그룹
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AI의 자동 진단 정보가 내시경 의사에게 표시됩니다.
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간섭 없음: AI 보이지 않는 그룹
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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심층 신경망을 이용한 프로브 기반 내시경을 이용한 대장 용종 분류의 정확도
기간: 4개월
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1차 결과는 실시간 pCLE 검사에서 대장용종 진단을 위한 인공지능의 진단 정확도, 민감도, 특이도, PPV, NPV를 테스트하는 것이다.
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4개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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내시경 전문의와 인공지능의 진단 효율성 비교
기간: 3 개월
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2차 결과는 인공지능과 내시경 전문의 간의 진단 효율성(실시간 pCLE 검사에서 대장 용종 진단을 위한 진단 정확도, 민감도, 특이도, PPV, NPV 포함)을 비교하는 것입니다.
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3 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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 5월 1일
기본 완료 (예상)
2019년 1월 30일
연구 완료 (예상)
2019년 3월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2018년 12월 21일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2018년 12월 21일
처음 게시됨 (실제)
2018년 12월 26일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2018년 12월 26일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2018년 12월 21일
마지막으로 확인됨
2018년 9월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 2018SDU-QILU-8
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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