폴립 식별 및 분류를 위한 실시간 인공 지능 보조 대장 내시경 검사
2023년 4월 9일 업데이트: Xiangya Hospital of Central South University
대장내시경 시 선종 발견율을 높이기 위한 실시간 발견 및 분류 체계의 정도를 알아보고자 한다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
2868
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Hunan
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Changsha, Hunan, 중국
- Xiangya Hospital Central South University
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Loudi, Hunan, 중국
- Loudi Central Hospital
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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
예
설명
포함 기준:
18세~85세. 피험자의 일차 CRC 스크리닝을 위한 대장내시경 검사가 필요합니다.
제외 기준:
CRC의 병력, 염증성 장 질환, 이전 결장 절제술, 폴립 절제술을 배제한 항혈전 요법.
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: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 디프레임 그룹
DeFrame 그룹의 피험자는 대장 내시경 검사 중에 DeFrame이라는 실시간 컴퓨터 지원 폴립 감지 시스템으로 치료를 받았습니다.
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DeFrame 시스템은 대장 내시경 중에 적용됩니다.
DeFrame 시스템은 대장내시경 시야의 용종 부위에 직사각형 상자를 중첩하여 내시경 의사에게 병변의 존재를 알립니다.
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실험적: 분류된 DeFrame 그룹
분류된 디프레임(Classified DeFrame) 그룹의 피험자들은 대장 내시경 검사 중에 분류된 디프레임(Classified DeFrame)이라는 실시간 컴퓨터 지원 폴립 감지 및 분류 시스템으로 치료를 받았습니다.
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Classified DeFrame 시스템은 대장 내시경 중에 적용됩니다.
Classified DeFrame 시스템은 대장 내시경 시야의 폴립 부위에 직사각형 상자를 겹쳐 놓고 폴립이 선종으로 간주되면 직사각형 상자의 색상이 파란색으로 바뀌어 내시경 의사에게 병변이 있음을 알립니다.
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실험적: 컨트롤 그룹
대조군의 대상자는 표준 대장내시경 검사를 받았습니다.
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기존 대장내시경
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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선종 발견율
기간: 최대 9개월
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절제된 조직학적으로 확인된 선종이 1개 이상 있는 환자의 백분율을 총 대장내시경 횟수로 나눈 값입니다.
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최대 9개월
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대장내시경을 통한 선종
기간: 최대 9개월
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절제된 조직학적으로 확인된 선종의 총 수를 대장 내시경의 총 수로 나눈 값입니다.
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최대 9개월
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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)
2022년 6월 1일
기본 완료 (실제)
2023년 2월 28일
연구 완료 (실제)
2023년 3월 15일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 1월 3일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 1월 29일
처음 게시됨 (실제)
2023년 2월 8일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 4월 11일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 4월 9일
마지막으로 확인됨
2023년 1월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 202112254
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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