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대장내시경에서 용종 검출을 위한 인공지능(Fujifilm) 활용에 관한 연구 (Fuji AI)

2023년 6월 27일 업데이트: Prof. Dr. Thomas Rösch, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

대장내시경 검사에서 폴립 검출을 위한 인공 지능(Fujifilm) 사용에 대한 전향적 무작위 연구

결장경 검사는 현재 장 종양과 용종을 발견하는 가장 좋은 방법입니다. 특히 용종도 생검하여 제거할 수 있기 때문입니다. 선종 발견률과 예방된 암종 사이에는 명확한 상관관계가 있으므로 선종 발견률은 진단 대장내시경의 결과 품질에 대한 주요 매개변수입니다. 모든 선종의 약 15-30%가 간과될 수 있다는 것이 많은 연구에서 알려져 있으므로 예방적 대장내시경 검사의 효율성은 선종 발견율의 증가에 의한 최적화가 필요합니다. 이것은 주로 작고 편평한 선종에 적용됩니다. 그러나 더 작은 용종도 대장암 발병과 관련이 있을 수 있으므로 대장내시경 검사의 목표는 가급적이면 모든 용종 및 기타 변화를 인식할 수 있어야 합니다. 이 분야에서 가장 최근에 개발된 가장 흥미로운 개발은 인공 지능의 사용입니다. 시스템. 이들은 내시경 프로세서에 연결된 소형 컴퓨터와 함께 켜진 소프트웨어로 구성됩니다. 환자의 도입된 내시경은 완전히 변경되지 않습니다.

따라서 본 연구에서는 최신 세대 장치의 선종 검출률(ADR)을 후지필름의 고해상도 이미징과 인공 지능 연결 여부를 비교합니다.

연구 개요

상세 설명

컴퓨터 비전(CV) 및 인공 지능(AI) 방법은 완전히 새로운 기회를 제공합니다. 내시경 영상을 기반으로 병변의 자동 폴립 감지 및 감별에 사용됩니다. 인공 지능 방법을 사용하는 컴퓨터 비전은 정의된 이미지 집합(예: 일상 장면) 및 잘 알려진 솔루션(예: 사진에 있는 항목의 이름; 참조 예를 들어 "ImageNet 챌린지"). 내시경에 AI 알고리즘을 적용할 수 있는 기술적 가능성은 이미 많은 사례에서 입증됐다. 본 연구에서는 이미 임상적으로 사용 가능한 후지필름의 AI 시스템이다. 대장 내시경 검사에서 Fujifilm 고해상도 이미징 장치를 사용하면 AI가 무작위로 추가됩니다.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

1572

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

  • 이름: Thomas Rösch, Prof. Dr.
  • 전화번호: 50098 +49 40 7410
  • 이메일: t.roesch@uke.de

연구 연락처 백업

연구 장소

      • Bad Salzuflen, 독일, 32105
        • 종료됨
        • GastroZentrum Lippe
      • Berlin, 독일, 10825
        • 모병
        • Gastroenterologie am Bayerischen Platz
        • 연락하다:
        • 연락하다:
        • 부수사관:
          • Stefan Schubert, Dr.
        • 부수사관:
          • Peter Amerding, Dr.
        • 부수사관:
          • Thomas Liceni, Dr.
      • Bonn, 독일, 53127
        • 모병
        • University Hospital Bonn
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Dominik J Kaczmarek, PD Dr.
      • Hamburg, 독일, 20246
        • 모병
        • University Hospital Eppendorf
        • 연락하다:
          • Thomas Rösch, Prof. Dr
          • 전화번호: 50098 +49 40 7410
          • 이메일: t.roesch@uke.de
        • 연락하다:
        • 부수사관:
          • Guido Schachschal, Dr.
        • 부수사관:
          • Katharina Zimmermann-Fraedrich, Dr.
        • 수석 연구원:
          • Thomas Rösch, Prof. Dr.
      • Köln, 독일, 50733
        • 모병
        • St. Vinzenz-Hospital / Akademisches Lehrkrankenhaus der Universität zu Köln
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Philipp Zervoulakos, Dr.
      • Magdeburg, 독일, 39120
        • 모병
        • University Hospital Magdeburg
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Jochen Weigt, PD Dr.
      • Osnabrück, 독일, 49074
      • Wiesbaden, 독일, 65197
        • 모병
        • Asklepios Paulinen Klinik Wiesbaden
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Andrea May, Prof. Dr.
    • Hessen
      • Kassel, Hessen, 독일, 34127
        • 종료됨
        • Gastroenterologiepraxis Dr. Moog
    • Sachsen

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

35년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

설명

포함 기준:

  • 정보에 입각한 동의를 할 수 있는 35세 이상의 사람
  • 계획된 진단 대장내시경 검사(증상 확인, 용종 추적 관찰)
  • 50세 이상의 남성 또는 55세 이상의 여성에 대한 선별 대장내시경 검사

제외 기준:

  • 결장 출혈
  • 결장암
  • 알려진 폴립 제거
  • 염증성 장 질환
  • 결장 협착증
  • 추가 설명을 위한 기타 의심되는 결장 질환
  • 대장암 수술 후 사후관리(대장부분절제술)
  • 생검 또는 폴립절제술을 불가능하게 만드는 항응고제
  • 열악한 일반 상태(ASA IV)
  • 불완전한 대장 내시경 계획

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: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
다른: AI 대장내시경
인공지능을 더한 대장내시경
Fujifilm의 폴립 감지 알고리즘 추가
가짜 비교기: 기존 대장내시경
Fujifilm의 폴립 감지 알고리즘 추가

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
선종 발견율
기간: 시술 중 조직검사 결과까지 약 2일
두 그룹 간의 선종 발견률(모든 선종/모든 환자)의 차이
시술 중 조직검사 결과까지 약 2일

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
환자 비율 차이
기간: 시술 중 조직검사 결과까지 약 2일
선종 환자 비율의 차이(선종 발견률, 즉 하나 이상의 선종이 있는 환자의 비율)
시술 중 조직검사 결과까지 약 2일
선종 하위 그룹 차이
기간: 조직검사 결과, 약 2일
선종의 차이 하위 그룹(평평하고 작은 고급 이형성증)
조직검사 결과, 약 2일
두 그룹 모두에서 과형성 폴립 검출률
기간: 조직검사 결과, 약 2일
과형성 용종 검출의 차이
조직검사 결과, 약 2일
예방 및 진단 대장내시경 검사에서 용종 발견율
기간: 시술 중 조직검사 결과까지 약 2일
예방 대장내시경 검사와 진단 대장내시경 검사의 차이점
시술 중 조직검사 결과까지 약 2일
두 그룹의 스위칭 번호(BLI, LCI)
기간: 시술 중
컬러 필터에 의한 시각적 지원 전환 수
시술 중
BLI/LCI로 전환하는 이유 발생률
기간: 시술 중
컬러 필터에 의한 시각적 지원으로 전환하는 이유
시술 중
이미지 평가에 의한 폴립 검출률의 품질
기간: 모집중지 후 2개월까지
CADEYE 유무에 관계없이 두 그룹의 결장 용종 감별 진단)
모집중지 후 2개월까지

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Thomas Rösch, Prof. Dr., Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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 10월 28일

기본 완료 (추정된)

2024년 5월 1일

연구 완료 (추정된)

2024년 9월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 12월 1일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 5월 18일

처음 게시됨 (실제)

2021년 5월 20일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 6월 28일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 6월 27일

마지막으로 확인됨

2023년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • PV7284

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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