Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Bowel Preparation Quality Scoring
2019년 4월 8일 업데이트: Xiuli Zuo, Shandong University
The purpose of this study is to develop and validate the performance of an artificial intelligence(AI) assisted Boston Bowel preparation Scoring(BBPS) system for evaluation of bowel cleanness, then testify whether this new scoring system can help physicians to improve the quality control parameters of colonoscopy in clinic practice.
연구 개요
상태
알려지지 않은
정황
상세 설명
Colonoscopy is recommended as a routine examination for colorectal cancer screening.
Adequate bowel preparation is indispensable to ensure a clear vision of colonic mucosa，complete inspection of all colon segments, and furthermore improves the detection rates of small adenomas.
Thus, the adequacy of bowel preparation should be accurately evaluated and documented.
However, the accuracy of current bowel preparation quality scales greatly relies on intra-observer and inter-observer consistency for lack of objective measurements.
Recently, deep learning based on central neural networks (CNN) has shown multiple potential in computer-aided detection and computer-aided diagnose of gastrointestinal lesions.
While, no studies have been conducted to evaluate the performance of deep learning algorithm in bowel preparation quality scoring.
This study aims to train an algorithm to assess bowel preparation quality using the BBPS, and testify whether the engagement of AI can improve the quality control parameters of colonoscopy.
연구 유형
중재적
등록 (예상)
100
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
Shandong
-
Jinan, Shandong, 중국, 257000
- Qilu hosipital
-
-
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 aged 18-70 years undergoing afternoon colonoscopy
Exclusion Criteria:
- Known or suspected bowel obstruction, stricture or perforation
- Compromised swallowing reflex or mental status
- Severe chronic renal failure(creatinine clearance < 30 ml/min)
- Severe congestive heart failure (New York Heart Association class III or IV)
- Uncontrolled hypertension (systolic blood pressure > 170 mm Hg, diastolic blood pressure > 100 mm Hg)
- Dehydration
- Disturbance of electrolytes
- Pregnancy or lactation
- Hemodynamically unstable
- Unable to give informed consent
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 인공 지능 지원 스코어링 그룹
이 그룹의 환자들은 AI 모니터링 기기로 대장내시경 검사를 받는다.
|
After receiving standard bowel preparation regimen, patients go through colonoscopy under the AI monitoring device.
During the withdrawal process, bowel preparation quality is monitored by AI-associated scoring system.
Whenever a sub-score below 2 points is detected, endoscopist will be alarmed up to three times to wash and suck the colonic contents.
Videos will be recorded and re-evaluated by experts to determine the final BBPS score.
The withdrawal time is targeted at least 6min in accordance with colonoscopy quality practice.
All detected polyps will be removed and obtained for histological assessment, with the possible exception of diminutive(less than 5mm) rectal polyps.
|
|
활성 비교기: 기존의 휴먼 스코어링 그룹
이 그룹의 환자들은 AI 모니터링 장치 없이 기존의 대장 내시경 검사를 받습니다.
|
After receiving standard bowel preparation regimen, patients go through conventional colonoscopy without the AI monitoring device.
During the withdrawal process, after washing and sucking the colonic contents according to endoscopist's personal experience, bowel preparation quality is evaluated by human.
Videos will be recorded and re-evaluated by experts to determine the final BBPS score.
The withdrawal time is targeted at least 6min in accordance with colonoscopy quality practice.
All detected polyps will be removed and obtained for histological assessment, with the possible exception of diminutive(less than 5mm) rectal polyps.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
The rate of patients achieving adequate bowel preparation in each group.
기간: 6 months
|
Bowel preparation quality was measured by BBPS.
After fully washing or suctioning of colonic contents, three segments including right colon (containing cecum and ascending colon), transvers colon (containing hepatic and splenic flexures) and left colon (containing descending and sigmoid colon) were individually scored from 0 to 3. Point 0 refers to unprepared colon segment with obscured solid stool making mucosa cannot be seen; Point 1 refers to part of mucosa can be seen, but some areas are covered by staining, residual stool, and/or opaque liquid; Point 2 refers to entire mucosa is well-seen; Point 3 refers to clean colon segment without staining, fecal materials or liquids.
A sub-score of each colon segment was used, ranging from minimum 0 to maximum 3. The highest score means the excellent bowel preparation.
Adequate bowel preparation was defined as a total BBPS≥6 and sub-BBPS≥2 per segment.
|
6 months
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
Adenoma Detection Rate
기간: 6 months
|
The proportion of patients from whom at least one adenoma can be detected.
|
6 months
|
|
Polyp Detection Rate
기간: 6 months
|
The proportion of patients from whom at least one polyp can be detected.
|
6 months
|
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 12월 15일
기본 완료 (예상)
2019년 12월 15일
연구 완료 (예상)
2020년 4월 15일
연구 등록 날짜
최초 제출
2019년 4월 8일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2019년 4월 8일
처음 게시됨 (실제)
2019년 4월 9일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2019년 4월 9일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2019년 4월 8일
마지막으로 확인됨
2019년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 2019SDU-QILU-G001
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. .