폴립 인공 지능 연구
2020년 6월 9일 업데이트: Petz Aladar County Teaching Hospital
협대역 영상확대 대장내시경을 이용한 인공지능 기반 대장용종 조직학 예측
배경 우리는 폴립의 비종양 또는 종양 조직학을 예측하기 위해 NBI(Narrow Band Imaging) 확대 대장내시경 이미지를 자동으로 분류하는 인공지능 기반 용종 조직학 예측(AIPHP) 방법을 개발하고 있습니다.
목표 우리의 목표는 AIPHP 및 NICE 분류 기반 조직학 예측의 정확도를 분석하고 두 방법의 결과를 비교하는 것입니다.
용종절제술 또는 내시경적 점막절제술을 받은 대장내시경 환자에게서 얻은 대장 용종을 조사하였다. 백색광 대장내시경으로 검출된 폴립은 NBI를 사용하여 광학 최대 장성(60x)에서 관찰되었습니다. 획득하여 저장한 NBI 확대영상은 NICE 분류와 AIPHP 방법을 병행하여 분석하였다. 병리학 검사는 NICE 및 AIPHP 진단에 대해서도 맹검으로 수행되었습니다. 당사의 AIPHP 소프트웨어는 기계 학습 방법을 기반으로 합니다. 이 프로그램은 내시경 이미지에서 5개의 기하학적 및 색상 특징을 측정합니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (실제)
373
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
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
대장 폴립양 병변 증상이 있는 환자, 대장암 선별검사 환자
설명
포함 기준:
- 대장 용종의 내시경 진단
제외 기준:
- 용종 또는 IBD 진단이 없는 대장내시경 결과
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 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
폴립 조직학 예측의 소프트웨어 정확도
기간: 2014-2020
|
폴립 조직학과 비교한 인공지능 소프트웨어 진단
|
2014-2020
|
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)
2014년 1월 5일
기본 완료 (실제)
2020년 5월 31일
연구 완료 (실제)
2020년 5월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 6월 5일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 6월 9일
처음 게시됨 (실제)
2020년 6월 11일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2020년 6월 11일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2020년 6월 9일
마지막으로 확인됨
2020년 6월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- PetzACTHospital
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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