질확대경 영상 기반 자궁경부 병변 진단을 위한 AI 시스템의 다기관 적용 원문보기 KCI 원문보기 인용
2023년 11월 15일 업데이트: Binhua Dong, Fujian Maternity and Child Health Hospital
질확대경 영상 기반 자궁경부 병변 자동 실시간 진단을 위한 인공지능 시스템의 다기관 적용 원문보기 KCI 원문보기 인용
자궁경부 병변 진단의 이미지 인식에 인공 지능을 적용하는 것은 최근 몇 년 동안 연구 핫스팟이 되었습니다.
질 확대경 이미지의 분석 및 해석은 자궁경부 전암성 병변 및 자궁경부암의 진단, 예방 및 치료에 중요한 역할을 합니다.
현재 질확대경 검사의 정확도는 여전히 많은 요인의 영향을 받습니다.
질확대경 영상의 멀티모달 딥러닝 기반의 자궁경부 병변 진단 시스템에 관한 연구는 새롭고 의미 있는 연구 주제이다.
연구팀은 자궁경부 병변 진단 영상과 비영상의 대규모 데이터베이스를 기반으로 비영상과 영상 데이터의 멀티소스 이종 자궁경부 병변 진단 빅데이터 플랫폼을 구축했다.
컨볼루션 신경망 기반 질확대경 영상의 병변 세분화 및 분류 모델 연구, 자궁경부 병변 진단에 영향을 미치는 관련 의료 데이터 융합 네트워크 모델 탐색, 질확대경 기반 다중 모드 자가 학습 인공지능 자궁경부 병변 진단 시스템 구현 이미지.
코호트를 통해 인공지능 시스템의 실세계 적용 효율을 탐색하고, 위의 지능형 시스템을 기반으로 자궁경부 병변 진단의 지능형 교수 모델과 방법을 더욱 정립하였다.
연구 개요
상세 설명
이전 연구 및 임상 실습을 기반으로 이 연구는 중국 푸젠성에서 다중 센터 응용 프로그램을 수행했습니다.
이 연구에는 Fujian Maternity and Child Health Hospital과 Ningde City의 Mindong Hospital이 포함되었으며 질확대경 검사를 받은 총 10,000명의 참가자가 등록되었습니다.
먼저 질확대경 영상과 HPV 검사 결과, TCT(Thinprep cytologic test) 등 비영상 데이터를 결합해 다중 모드 인공지능 진단 시스템을 구축한다.
그리고 각기 다른 의료기관의 표준화된 질확대경 영상과 자궁경부 병변의 비영상 의료데이터를 활용하여 자궁경부 병변에 대한 복합 지능형 진단 시스템의 효능을 검증한다.
또한 조사관은 인공 지능 코호트(지능형 시스템의 지원)와 전통적인 의사 코호트(전문가, 선임 및 주치의의 지원)를 설정하여 다중 모드 인공 지능 진단 시스템의 진단 결과와 다양한 수준의 질확대경 검사 의사를 대조할 것입니다.
또한 다양한 수준의 시스템 및 질확대경 의사의 진단 효능 및 차이점을 양방향으로 분석하고 실제 적용을 위한 이 진단 시스템의 성능을 평가할 수 있습니다.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
10000
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Binhua Dong
- 전화번호: +8613599071900
- 이메일: dbh18-jy@126.com
연구 장소
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Nanping, 중국
- 모병
- Jianou Maternal and child Health Care Hospital
-
연락하다:
- Huihua Ge
-
Ningde, 중국
- 모병
- Ningde Hospital affiliated to Ningde Normal University
-
연락하다:
- Wenfang Jin
-
Quanzhou, 중국
- 모병
- Quanzhou First Hospital
-
연락하다:
- Yuchun Lv
-
-
Fujian
-
Fuzhou, Fujian, 중국, 350001
- 모병
- Fujian Maternity and Child Health Hospital
-
연락하다:
- Binhua Dong
- 전화번호: +8613599071900
- 이메일: dbh18-jy@126.com
-
Ningde, Fujian, 중국, 352000
- 모병
- MinDong Hospital of Ningde City
-
연락하다:
- Fang Xie, M.D
- 전화번호: +8613860388999
-
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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
예
설명
포함 기준:
- 결혼 한 여성
- 18세 이상 여성
- 자궁경부가 온전한 여성
- 자궁경부암 검진 결과가 비정상인 환자
- 이 연구를 이해할 수 있고 서면 동의서에 서명했습니다.
제외 기준:
- 급성 생식기 염증을 가진 여성
- 골반 방사선 요법 수술의 역사
- 정신 장애가 있는 여성
- 다른 악성 종양의 병력이 있는 환자
- 이 연구 참여를 거부합니다.
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: 삼루타
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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활성 비교기: 인공지능진단그룹
자궁경부암 검진에서 이상을 보여 질확대경 검사 의뢰가 필요한 여성.
Colposcopy는 인공 지능(AI) 시스템의 도움으로 수행되었습니다.
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참가자들은 난수 표를 사용하여 개입 그룹과 통제 그룹으로 나뉩니다.
개입 그룹 참가자의 자궁경부 확대경 이미지 데이터 및 비이미지 데이터는 다음과 같습니다: 연령, 고위험 인간 유두종 바이러스(HR-HPV) 감염, HR-HPV 감염 유형, HR-HPV 감염 기간, 자궁경부 세포검사(TCT) 결과, HIV/성병 감염력, 결혼 및 출산력, 첫 성생활력, 성 파트너력, 흡연력, 경구 피임약력, 면역 약물 사용 및 성교 후 출혈과 같은 자궁경부 병변의 가능한 임상 증상 , 비정상적인 질 분비물, 질 출혈 증상 등
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간섭 없음: 산부인과 진단 그룹
자궁경부암 검진에서 이상을 보여 질확대경 검사 의뢰가 필요한 여성.
Colposcopy는 외부 도움없이 산부인과 전문의가 독립적으로 수행합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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HPV 테스트
기간: o 월
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HPV 검사를 위해 자궁 경부 박리 세포를 수집했습니다.
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o 월
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자궁경부 세포검사
기간: 0개월
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자궁경부 박리 세포를 세포학적 및 병리학적 검사를 위해 수집하였다.
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0개월
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자궁경부 조직병리학적 검사
기간: 0개월
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조직병리학적 검사를 위해 자궁경부 조직을 채취하였다.
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0개월
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CIN2+ 진단의 정확도
기간: 0개월
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자궁경부 상피내종양 2등급 이하의 진단 정확도.
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0개월
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CIN3+ 진단의 정확도
기간: 0개월
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자궁경부 상피내종양 3등급 이하의 진단 정확도.
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0개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 의자: Pengming Sun, PhD, Fujian Maternity and Child Health Hospital, Affiliated Hospital of Fujian Medical University
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)
2021년 8월 1일
기본 완료 (추정된)
2024년 8월 1일
연구 완료 (추정된)
2024년 9월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 3월 7일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 3월 7일
처음 게시됨 (실제)
2022년 3월 16일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
2023년 11월 16일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 11월 15일
마지막으로 확인됨
2023년 11월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- AICC2203
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
아니
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