췌장 내시경 초음파 스캐닝에서 새로운 딥러닝 기반 시스템에 대한 임상 연구
2025년 2월 7일 업데이트: The Third Xiangya Hospital of Central South University
딥러닝 기반 췌장초음파내시경의 내비게이션 및 품질관리 시스템에 관한 임상연구
이번 임상시험의 목표는 췌장 초음파 내시경 스캐닝에서 인공지능 시스템의 보조적인 역할을 개발하고 검증하는 것이다. 답변하고자 하는 주요 질문은 다음과 같다. 그리고 초음파 내시경 의사; 2. 인공지능 시스템이 초음파 내시경 시술자의 췌장 스캐닝 효율을 향상시킬 수 있는지 여부.
참가자는 인공 지능 시스템의 도움을 받거나 받지 않고 췌장 EUS를 받게 됩니다.
연구 개요
상세 설명
본 연구에서는 총 200건의 췌장내시경 초음파 영상 및 영상을 수집할 예정이다.
먼저 췌장내시경 초음파의 내비게이션과 품질관리를 위한 딥러닝 기반 인공지능 시스템을 구축한다.
둘째, 인공지능 시스템을 이용하여 췌장 초음파 내시경의 위치와 해부학적 구조를 파악하고, 인공지능 시스템의 스테이션 인식 결과와 내시경 전문의의 스테이션 인식 결과를 비교한다.
마지막으로 인공지능 시스템의 도움을 받았을 때와 받지 않았을 때의 내시경 전문의의 영상 인식 속도, 영상 인식 정확도 및 정밀도를 비교한다.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
200
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Xiaoyan Wang, Doctor
- 전화번호: +8613974889301
- 이메일: wxy20011@163.com
연구 연락처 백업
- 이름: Shiqin Huang, MD
- 전화번호: +8618308312098
- 이메일: sqhuang0213@163.com
연구 장소
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Hunan
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Changsha, Hunan, 중국, 410013
- 모병
- The Third XIANGYA Hospital of Central South University
-
연락하다:
- Wang Xiaoyan, Doctor
- 전화번호: +8613974889301
- 이메일: wxy20011@163.com
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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:
- 1. 연령 ≥18세, <80세 2.췌장의 내시경 초음파 검사가 필요한 환자; 3. 본 연구 참여에 동의하고 정보에 입각한 동의서에 서명합니다.
제외 기준:
- 다음 기준 중 하나를 충족하는 피험자는 이 시험에서 선택할 수 없습니다.
첫 번째. 환자의 신체 상태가 기존 내시경 초음파의 요구 사항을 충족하지 않습니다.
- 헤모글로빈 8.0g/dl 이하, 중증 심폐 기능 부전 등 신체 상태 불량
- 마취 평가 실패
- 임신 또는 모유 수유
- 화학적 및 부식성 손상의 급성기에는 천공을 유발하기가 매우 쉽습니다.
- 최근 급성 관상 동맥 증후군 또는 임상적으로 불안정한 허혈성 심장 발작
- 오른쪽에서 왼쪽 션트가 있는 심장병 환자, 중증 폐고혈압(폐동맥압> 90mmHg) 환자, 조절되지 않는 전신성 고혈압 환자 및 성인 호흡 곤란 증후군 환자.
두번째. 이 연구에 참여하는 데 동의하지 않습니다.
제삼. 이 연구의 요구 사항을 충족하지 않거나 연구 결과에 영향을 미치는 다른 문제가 있습니다.
- 췌장 질환이 사전에 수술 또는 방사선 요법 및 화학 요법을 받은 경우;
- 정신질환, 약물중독, 의사표현 불능 또는 후속 조치에 영향을 미칠 수 있는 기타 질병.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 더블
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: AI 지원 그룹
대상자는 인공지능(AI) 시스템의 도움으로 EUS 검사를 받게 됩니다.
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환자는 인공지능(AI) 시스템의 도움으로 EUS 검사를 받게 됩니다.
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간섭 없음: 비지원 그룹
대상자는 인공지능(AI) 시스템의 도움 없이 EUS 검사를 받게 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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정확성
기간: 2 년
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올바르게 분류 된 이미지의 수를 총 이미지 수로 나눈 값.
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2 년
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표준 스테이션 스캔의 완전성
기간: 2 년
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이것은 스캔 한 총 스테이션 수로 성공적으로 스캔 한 스테이션의 수를 스캔 해야하는 총 스테이션 수로 계산되었습니다.
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2 년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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코헨의 카파 계수.
기간: 2 년
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이 데이터는 모델과 내시경 학자 간의 계약을 평가하는 것입니다.
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2 년
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해부학 적 랜드 마크의 완전성
기간: 2 년
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스캔 해야하는 총 구조 수로 성공적으로 스캔 한 해부학 적 구조의 수로 계산되었습니다.
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2 년
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개인 당 표준 스테이션 및 해부학 적 랜드 마크의 완전성
기간: 2 년
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AI 시스템 보조 그룹에서 상이한 내시경 학자에 의한 이중 공화성 내시경 초음파의 스테이션 및 해부학 적 랜드 마크의 완전성 및 대조군을 비교 하였다.
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2 년
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작동 시간
기간: 2 년
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병변 또는 치료를 관찰하기위한 천자, 엘라스토 그래피 및 향상된 초음파 이외에도, 이는 또한 biliopancreatic 시스템의 시간을 관찰하는 데 사용됩니다.
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2 년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Xiaoyan Wang, Doctor, The Third XIANGYA Hospital of Central South 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 1월 1일
기본 완료 (실제)
2024년 6월 30일
연구 완료 (추정된)
2025년 6월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 3월 17일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 3월 29일
처음 게시됨 (실제)
2023년 3월 31일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 3월 25일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 2월 7일
마지막으로 확인됨
2024년 11월 1일
추가 정보
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