소형 대장 폴립 인식을 위한 합성곱 신경망의 진단 성능 (POLAR)
소형 대장 용종 인식을 위한 합성곱 신경망의 진단 성능 다기관, 전향적 관찰 연구
근거: 소형 결장직장 용종(크기 1-5mm)은 유병률이 높고 암에 걸릴 위험이 매우 낮습니다. 현재 관행은 병리학자의 조직병리학적 평가를 위해 이러한 폴립을 모두 보내는 것입니다. 내시경 의사가 대장내시경 중에 이러한 작은 용종의 조직학을 정확하게 예측할 수 있다면 조직병리학적 검사를 생략할 수 있고 실습이 보다 시간 및 비용 효율적이 될 수 있습니다. 연구에 따르면 내시경 전문의의 조직학 예측은 훈련과 경험에 의존하며 체계적인 교육을 받은 후에도 내시경 전문의마다 크게 다릅니다. CNN(Convolutional Neural Networks)에 기반한 CAD(Computer Aided Diagnostic)는 작은 용종 분화에서 내시경 의사를 용이하게 할 수 있습니다. 현재까지 CAD-CNN의 진단 성능을 실시간 대장 내시경 중 광학 진단을 수행하는 내시경 의사 그룹과 비교하는 연구는 부족합니다.
목표: 높은 정확도로 대장 내시경 중 작은 폴립을 구별할 수 있는 CAD-CNN 시스템을 개발하고 이 시스템의 성능을 조직 병리학을 황금 표준으로 사용하여 광학 진단을 수행하는 내시경 의사 그룹과 비교합니다.
연구 설계: 다기관, 전향적, 관찰적 시험. 연구 모집단: 선별 대장내시경 검사를 받는 연속 환자(2상)
주요 연구 매개변수/종료점: CAD-CNN 시스템에 의한 작은 대장 용종(1-5mm)의 광학 진단 정확도와 내시경 의사의 정확도 비교. 조직 병리학은 황금 표준으로 사용됩니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Noord-Holland
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Amsterdam, Noord-Holland, 네덜란드, 1105AZ
- Academic Medical Centre
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
Phase 1A네덜란드 장암 검사 또는 감시 프로그램의 맥락에서 또는 증상 때문에 Bergman Clinics Amsterdam에서 2011-2018년 사이에 대장내시경 검사를 받은 환자.
참여 센터 중 한 곳에서 결장경 검사를 받은 18세 이상의 1B상 환자.
2단계 참여 센터 중 한 곳에서 대장내시경 검사를 받는 18세 이상의 모든 환자.
설명
1A 단계 -
- 하나의 폴립 하위 유형을 가진 환자(조직학 기반)
참여 센터 중 한 곳에서 결장경 검사를 받은 18세 이상의 1B상 환자.
2단계:- 유효성 검사 CAD-CNN 시스템
포함 기준:
참여 센터 중 한 곳에서 대장내시경 검사를 받는 18세 이상의 모든 환자.
제외 기준:
- 염증성 장 질환, 린치 증후군 또는 (톱니모양) 용종증 증후군의 진단.
- 결장 분절 중 하나에서 보스턴 장 준비 척도(BBPS) <2
- 정보에 입각한 동의를 할 의사가 없거나 할 수 없는 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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환자
참여 센터 중 한 곳에서 대장내시경 검사를 받는 18세 이상의 환자.
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CAD-CNN 시스템은 작은 폴립의 조직학을 예측하도록 훈련됩니다.
훈련 전에 데이터 세트는 훈련 세트와 테스트 세트로 분할됩니다.
완전히 독립적인 테스트 및 훈련 세트를 보장하기 위해 환자 간에 겹치는 부분이 없습니다(즉, 환자 A의 폴립이 훈련 세트에 있는 경우 테스트 세트에도 있을 수 없음).
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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작은 대장 용종(1-5mm)의 조직학 예측을 위한 CAD-CNN 시스템의 정확도와 내시경 의사의 예측 정확도 비교. CAD-CNN 시스템과 내시경 의사 모두 예측에 NBI를 사용합니다.
기간: 2 년
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정확도는 표준 병리학과 비교하여 CAD-CNN 시스템 및/또는 내시경 의사의 정확하게 예측된 광학 진단의 백분율로 정의됩니다.
정확도 계산을 위해 선종과 SSL은 종양 폴립으로 이분화되는 반면 HP는 비종양으로 간주됩니다.
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2 년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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CAD-CNN 시스템이 폴립당 진단을 내리는 평균 시간(초)입니다.
기간: 2 년
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CAD-CNN 시스템이 폴립당 진단을 내리는 평균 시간(초)입니다.
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2 년
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CAD-CNN이 용종당 진단을 시도하는 평균 횟수
기간: 2 년
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CAD-CNN이 용종당 진단을 시도하는 평균 횟수
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2 년
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CAD-CNN 시스템의 모든 진단에서 실패한 진단의 비율. CAD-CNN 시스템의 실패한 진단/실패는 3번 이상의 실패한 시도로 정의됩니다.
기간: 2 년
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CAD-CNN 시스템의 모든 진단에서 실패한 진단의 비율.
CAD-CNN 시스템의 실패한 진단/실패는 3번 이상의 실패한 시도로 정의됩니다.
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2 년
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광학 진단 전략(CAD-CNN 시스템 또는 내시경 의사)을 통한 조직병리학적 분석 없이 절제 및 폐기되는 대장 내시경당 작은 용종의 수
기간: 2 년
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광학 진단 전략(CAD-CNN 시스템 또는 내시경 의사)을 통한 조직병리학적 분석 없이 절제 및 폐기되는 대장 내시경당 작은 용종의 수
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2 년
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광학 진단을 기반으로 작은 용종을 특징짓고 조직병리학적 평가 없이 제거 및 폐기하는 대장내시경의 비율(즉, 높은 신뢰도로 평가된 용종의 비율)
기간: 2 년
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조직병리학적 평가(즉,
높은 신뢰도로 평가된 폴립의 비율)
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2 년
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감시 간격이 CAD-CNN 시스템의 광학적 진단을 기반으로 하고 환자가 대장 내시경 후 감시 간격을 직접 알 수 있는 대장 내시경의 비율
기간: 2 년
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감시 간격이 CAD-CNN 시스템의 광학적 진단을 기반으로 하고 환자가 대장 내시경 후 감시 간격을 직접 알 수 있는 대장 내시경의 비율
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2 년
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직장구불결장에 있는 작은 과형성 폴립이 제자리에 남아 있는 대장내시경의 비율.
기간: 2 년
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직장구불결장에 있는 작은 과형성 폴립이 제자리에 남아 있는 대장내시경의 비율.
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2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단 감도
기간: 2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단 감도
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2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단 감도
기간: 2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단 감도
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2 년
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폴립당 정확도 비율
기간: 2 년
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폴립 기반의 정확도는 표준 병리학에 비해 CAD-CNN 시스템 및/또는 내시경 의사의 정확하게 예측된 광학 진단의 백분율로 정의됩니다.
폴립 기반의 정확도 계산을 위해 선종, SSL 및 HP는 다른 하위 유형으로 간주됩니다.
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2 년
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모든 용종의 조직학을 기반으로 한 감시 권장 사항과 비교하여 신뢰도가 높은 작은 용종의 광학 진단을 기반으로 권장 감시 간격 간의 일치
기간: 2 년
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모든 용종의 조직학을 기반으로 한 감시 권장 사항과 비교하여 신뢰도가 높은 작은 용종의 광학 진단을 기반으로 권장 감시 간격 간의 일치
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2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단 특이성
기간: 2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단 특이성
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2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단용 PPV
기간: 2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단용 PPV
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2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단 NPV
기간: 2 년
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CAD-CNN 시스템과 내시경 의사의 광학 진단을 위한 진단 NPV
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2 년
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Evelien NA Dekker, Msc, Amsterdam UMC, location VUmc
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
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마지막으로 확인됨
추가 정보
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