대장내시경 생검 기반 대장암 진단에 초분광 영상 분석 기술 적용
2022년 12월 16일 업데이트: Xiuli Zuo, Shandong University
본 연구의 목적은 대장내시경 조직검사의 병리학적 결과를 기반으로 초분광 영상의 특성을 표시 및 분석하여 대장암 및 기타 대장질환 진단을 위한 딥러닝 알고리즘을 개발 및 검증하여 객관성 및 지능성을 향상시키는 것이다. 대장암 조기진단.
연구 개요
상세 설명
일반 대장 내시경 생검 조직의 초분광 이미지 정보를 전향적으로 수집합니다.
결장경 생검 조직은 산동 대학교 치루 병원 내시경 센터에서 가져온 것입니다.
초분광 영상은 생검 병리학적 결과를 기반으로 표시되며 심층 합성곱 신경망(DCNN) 모델이 사용됩니다.
교육 및 검증을 통해 HSIAIDS(Hyperspectral Imaging Artificial Intelligence Diagnostic System)를 개발합니다. HSIAIDS 알고리즘의 진단 성능을 전향적으로 테스트하기 위해 결장경 생검 조직의 일부를 전향적 테스트 세트로 수집합니다.
연구 유형
관찰
등록 (예상)
50
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Xiuli Zuo, MD,PhD
- 전화번호: 15588818685
- 이메일: zuoxiuli@sina.com
연구 장소
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Shandong
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Jinan, Shandong, 중국, 250012
- 모병
- Qilu hosipital
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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 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
대장내시경 검사 및 생검을 받는 18-75세 환자;
설명
포함 기준:
- 대장내시경 검사 및 조직검사를 받는 18-75세 환자
제외 기준:
- 중증의 심장, 뇌, 폐 또는 신장 기능 장애 또는 대장 내시경 검사에 참여할 수 없는 정신 장애가 있는 환자
- 이전에 위장관 수술을 받은 환자.
- 생검에 금기인 환자
- 정보에 입각한 동의서 서명을 거부하는 환자
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 유망한
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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딥러닝 알고리즘 그룹
환자가 선별 검사를 통과한 후 일상적인 대장 내시경 검사를 실시하고 염증이나 신생물이 의심되는 표적 조직을 생검합니다.
임상 조사관은 내시경실에서 생검 조직의 이미지 정보를 수집하기 위해 초분광 현미경을 사용합니다.
정보를 수집한 후 생검 표본을 일상적으로 처리하고 병리학적 진단을 위해 보냅니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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대장 선종 및 암 식별을 위한 HSI 인공지능 모델의 정확도
기간: 일년
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결장직장 과형성 폴립, 선종, SSL 및 결장직장암을 식별하기 위한 하이퍼스펙트럼 이미징(HSI) 인공 지능 모델의 정확도.
인공지능 모델의 정확도 정확도 = (진양성 + 진음성) / 총 대상자 수 * 100%
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일년
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감광도
기간: 일년
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HSI 인공지능 모델의 민감도 민감도 = 진양성 수 / (진양성 수 + 위음성 수) * 100%.
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일년
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특성
기간: 일년
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HSI 인공지능 모델의 특이성 특이성 = 참음성 수 / (진음성 수 + 거짓양성 수))*100%
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일년
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음의 예측값(NPV)
기간: 일년
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HSI 인공지능 모델에 대한 음성 예측값 = 참음성 개수 / (참음성 개수 + 거짓음성 개수)*100%
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일년
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AUC(95% CI)
기간: 일년
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수신기 작동 특성 곡선(AUC) 아래 영역
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일년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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표본 이미지 획득에서 하이퍼스펙트럼 이미징의 알려지지 않은 위험 및 부작용을 기록하고 평가하기 위해
기간: 일년
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표본 이미지 획득에서 하이퍼스펙트럼 이미징의 알려지지 않은 위험 및 부작용을 기록하고 평가하기 위해
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일년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 의자: Xiuli Zuo, MD,PhD, Study Principal Investigator
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)
2022년 10월 8일
기본 완료 (예상)
2023년 12월 31일
연구 완료 (예상)
2023년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 10월 8일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 10월 8일
처음 게시됨 (실제)
2022년 10월 12일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 12월 21일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 12월 16일
마지막으로 확인됨
2022년 10월 1일
추가 정보
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