AI for Colorectal Polyp Detection in Endoscopy
2020년 9월 3일 업데이트: Prof. Helmut Neumann, Johannes Gutenberg University Mainz
Artificial Intelligence Combined With LCI for Colorectal Polyp Detection
Linked color imaging (LCI) has shown its effectiveness in multiple randomized controlled trials for enhanced colorectal polyp detection.
Most recently, artificial intelligence (AI) with deep learning through convolutional neural networks has dramatically improved and is increasingly recognized as a promising new technique enhancing colorectal polyp detection.
Study aim was to evaluate a new developed deep-learning computer-aided detection (CAD) system in combination with LCI for colorectal polyp detection.
연구 개요
상태
알려지지 않은
연구 유형
관찰
등록 (예상)
600
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Mainz, 독일
- University Hospital Mainz
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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 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
Patients ondergoing screeining or surveillance endoscopy
설명
Inclusion Criteria:
- Full endoscopy withdrawal videos with LCI of patients ondergoing screening or surveillance endoscopy
Exclusion Criteria:
- non adequate bowel preparation
- no full length withdrawal in LCI mode
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
|---|---|
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Colorectal polyp detection rate in comparison to traditional detection rate
기간: 2019-2020
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2019-2020
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Helmut Neumann, Prof. Dr., Head of Interdisciplinary Endoscopy
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)
2019년 2월 1일
기본 완료 (예상)
2020년 8월 31일
연구 완료 (예상)
2020년 9월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 4월 7일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 4월 7일
처음 게시됨 (실제)
2020년 4월 9일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2020년 9월 7일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2020년 9월 3일
마지막으로 확인됨
2020년 9월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- HN_01KR7Zt
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
미정
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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