인공 지능을 사용하여 직장암 결과 예측
2023년 2월 9일 업데이트: Taichung Veterans General Hospital
CNN 이미지 인식을 사용하여 직장암 결과 예측
2010-2021년 동안 조사관이 고품질 CT 이미지로 직장 선암으로 진단된 사례를 후향적으로 수집합니다. 국소 진행성 직장암 사례는 "질병"으로 분류되었습니다. "정상"으로 정의되지도 않았습니다.
로컬 진행성 직장암을 인식할 수 있는 모델을 훈련하고 개발하기 위해 공개 피톤 코드가 있는 jupyter 노트북에서 인공 지능 CNN을 사용합니다. 더 나은 예측률을 위해 phyton 코드를 수정하고 의사가 새로운 직장암 사례에 대한 질병 심각도를 신속하게 평가할 수 있도록 돕습니다.
연구 개요
상세 설명
2010.10.1~2021.12.31까지 cT3-4 병변이 있는 직장암 환자를 대상으로 하였다.
종양 세그먼트에서 DICOM 파일로 고품질 CT 이미지를 수집합니다.
cT1-2, 낮은 직장 병변, 비 CRC 사례는 포함되지 않았습니다.
비조영 및 인공 결함 이미지도 제외되었습니다.
CT 이미지는 CRM이 위협받을 때(<2mm) "병에 걸린"으로 표시되었습니다.
모든 이미지는 2명의 전문가의 판단에 따라 레이블이 지정되었습니다.
데이터는 두 부분으로 분리되었습니다.
하나는 AI 모델 교육 및 테스트용이고 다른 하나는 외부 검증용입니다.
학습 테스트 데이터 세트는 신경망을 딥 러닝하고 모델 정확도 성능을 평가하여 달성했습니다.
그런 다음 모델을 실제 테스트를 위한 외부 검증 데이터 세트에 적용하여 AI와 Dr. 결정 사이의 일관된 비율을 평가했습니다.
또한 AI 모델 예측 결과에 따른 암 생존 결과를 확인합니다.
연구 유형
관찰
등록 (실제)
720
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Taichung, 대만
- Taichung Verterans General 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
20년 (성인, OLDER_ADULT)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
2010.10.1~2022.7.31 직장암 진단.
임상 T3-4 병변.
대비가 있는 고품질 CT 이미지를 제공합니다.
설명
포함 기준:
- 고품질 CT 이미지로 임상 병기 T3-4.
제외 기준:
- 1. 원발성 악성 종양이 아닌 경우
- 2. 직장을 국소화하지 않음
- 3. T1-2 병변
- 4. 대비가 안되거나 화질이 좋지 않은 이미지
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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훈련을 위한 직장암 병변 이미지
직장암 병변 이미지.
직장암의 주변 가장자리가 위협(<2mm)된 이미지는 "병에 걸린" 것으로 표시되었습니다.
그렇지 않으면 이미지에 "정상"이라는 레이블이 지정되었습니다.
이러한 자료를 AI 딥러닝 모델 구축을 위한 교육 자료로 활용합니다.
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객체 감지 모델을 개발하기 위해 레이블이 지정된 이미지를 인공 지능 교육 자료로 사용합니다.
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테스트를 위한 직장암 병변 이미지.
훈련 코호트의 빌드업 AI 딥 러닝 모델 사용.
모델의 예측률 평가 및 생존 결과 분석.
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외부 검증 세트를 사용하여 예측률과 생존 결과를 평가합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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숙련된 의사의 인공지능 정확도
기간: 이미지 작업 후 1주일.
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인공지능과 숙련된 의사 간의 정확도
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이미지 작업 후 1주일.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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인공지능이 진단한 실제 생존 결과.
기간: 진단 후 5년
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인공 지능에 의한 실제 생존 결과.
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진단 후 5년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: ChunuYu Lin, M.D., Taichung Veterans General Hospital
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)
2010년 10월 1일
기본 완료 (실제)
2022년 7월 31일
연구 완료 (실제)
2022년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 1월 5일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 2월 9일
처음 게시됨 (실제)
2023년 2월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 2월 13일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 2월 9일
마지막으로 확인됨
2023년 2월 1일
추가 정보
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