위장병 진단을 위한 딥러닝 알고리즘
2020년 2월 14일 업데이트: Xiuli Zuo, Shandong University
위장병 진단을 위한 딥러닝 알고리즘 개발 및 검증
본 연구의 목적은 위장질환 진단을 위한 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증하는 것이다.
그런 다음 임상 실습에서 이 새로운 인공 지능(AI) 지원 인식 시스템의 정확도를 평가합니다.
연구 개요
상세 설명
최근 CNN(Central Neural Networks) 기반의 딥러닝 알고리즘은 위장관 병변의 컴퓨터 지원 탐지 및 컴퓨터 지원 진단에 다양한 가능성을 보여주었습니다.
그러나 모든 소화기 질환을 인식하는 데는 여전히 공백이 있습니다.
본 연구는 위장질환 진단을 위한 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증하는 것을 목표로 한다.
그런 다음 임상 실습에서 이 새로운 인공 지능(AI) 지원 인식 시스템의 정확도를 평가합니다.
연구 유형
중재적
등록 (예상)
100000
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, 250012
- 모병
- Qilu Hospital, Shandong University
-
연락하다:
- Xiuli Zuo, PhD
- 전화번호: 053188369277 15588818685
- 이메일: zuoxiuli@sdu.edu.cn
-
-
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 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 이전에 내시경을 받은 적이 없는 18세 이상의 참가자는 모든 참여 병원에서 회수되었습니다.
제외 기준:
-
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 |
|---|---|
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실험적: AI 모니터링 위장내시경
표준 준비 요법을 받은 후 환자는 AI 모니터링 장치에서 대장 내시경 또는 위 내시경 검사를 받습니다.
전체 절차는 AI 관련 인식 시스템에 의해 모니터링됩니다.
소화기 질환은 AI 기기가 자동으로 해당 영상을 캡쳐해 각 부위별 부위를 화면에 보고하는 방식으로 감지·진단한다.
조직학 분석은 황금 표준으로 설정됩니다.
그런 다음 모든 AI 캡처 이미지는 경험이 풍부한 내시경 의사 3~5명으로 구성된 인간 그룹에서 검토합니다.
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표준 준비 요법을 받은 후 환자는 AI 모니터링 장치에서 대장 내시경 또는 위 내시경 검사를 받습니다.
전체 절차는 AI 관련 인식 시스템에 의해 모니터링됩니다.
소화기 질환은 AI 기기가 자동으로 해당 영상을 캡쳐해 각 부위별 부위를 화면에 보고하는 방식으로 감지·진단한다.
조직학 분석은 황금 표준으로 설정됩니다.
그런 다음 모든 AI 캡처 이미지는 경험이 풍부한 내시경 의사 3~5명으로 구성된 인간 그룹에서 검토합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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딥러닝 알고리즘을 통한 위장질환 진단 정확도.
기간: 1 개월
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딥러닝 알고리즘을 통한 위장질환 진단 정확도.
|
1 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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딥러닝 알고리즘을 이용한 위장질환 진단 민감도.
기간: 1 개월
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딥러닝 알고리즘을 이용한 위장질환 진단 민감도.
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1 개월
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딥러닝 알고리즘을 이용한 위장질환의 진단 특이성.
기간: 1 개월
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딥러닝 알고리즘을 이용한 위장질환의 진단 특이성.
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1 개월
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딥러닝 알고리즘을 이용한 위장질환의 진단적 양성예측값.
기간: 1 개월
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딥러닝 알고리즘을 이용한 위장질환의 진단 특이성.
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1 개월
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딥러닝 알고리즘을 이용한 위장질환의 진단적 음성예측치.
기간: 1 개월
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딥러닝 알고리즘을 이용한 위장질환의 진단 특이성.
|
1 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)
2020년 1월 1일
기본 완료 (예상)
2020년 2월 1일
연구 완료 (예상)
2020년 2월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 1월 7일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 1월 7일
처음 게시됨 (실제)
2020년 1월 10일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2020년 2월 18일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2020년 2월 14일
마지막으로 확인됨
2020년 2월 1일
추가 정보
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. .